Uso de redes neurais profundas para detecção de fake news

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Teles, Gabriel
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/40984
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
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spelling Uso de redes neurais profundas para detecção de fake newsUse of deep neural networks to detect fake newsFake newsPLNDeep learningWord2VecLSTMCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRATrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Este documento aborda a detecção de notícias falsas (fake news) por meio da aplicação de redes neurais de aprendizado profundo. O objetivo principal é desenvolver um sistema eficaz de detecção automática que possa discernir entre notícias reais e fabricadas. Uma base de dados pública contendo textos digitais verdadeiros e falsos, foi utilizada como fonte de informação, e os modelos proposto para o sistema computacional foram formados por técnicas de processamento de linguagem natural, principalmente, o Word2Vec e diferentes redes neurais LSTM (Long Short-Term Memory) como a responsável pela classificação dos textos. Os resultados revelam uma notável melhoria na precisão da detecção em comparação à outros métodos. As conclusões destacam a importância do uso de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural e aprendizado profundo na mitigação do impacto das notícias falsasUniversidade Federal de UberlândiaBrasilSistemas de InformaçãoSantos, Fernanda Maria da Cunhahttp://lattes.cnpq.br/6802596562404346Caetano, Daniel Stefany Duartehttp://lattes.cnpq.br/8584154563547427Gabriel, Paulo Henrique Ribeirohttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790Teles, Gabriel2024-01-16T13:02:20Z2024-01-16T13:02:20Z2023-12-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfTELES, Gabriel. Uso de redes neurais profundas para detecção de fake news. 2023. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/40984porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2024-01-17T06:17:24Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/40984Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-01-17T06:17:24Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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