Análise experimental do desempenho de grandes modelos de linguagens na detecção de notícias falsas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Anjos, Lucas Sousa dos
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/123456789/41044
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
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spelling Análise experimental do desempenho de grandes modelos de linguagens na detecção de notícias falsasChatGPTBardInteligência artificalDetecção de fake newsProcessamento de linguagem naturalCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)A disseminação de notícias falsas tornou-se uma preocupação significativa na sociedade atual. Esse problema é evidente em plataformas de mídia social, onde a propagação de desinformação se tornou uma presença constante na vida diária de muitos indivíduos. Neste trabalho, é investigado o desempenho das ferramentas GPT e Bard na classificação de notícias falsas e reais, considerando 200 artigos de jornal e duas estratégias de formulação de perguntas. Os resultados revelam que o uso de uma pergunta bem formulada é crucial para obter respostas mais precisas. Em particular, foi observado uma melhoria de 46.6% na métrica F1-Score no primeiro modelo do GPT direcionando a pergunta para focar nas características de um texto falso. No segundo modelo o F1-Score registrou uma melhoria de 22.22% para 76.68% quando o foco do prompt era nas características de uma notícia falsa. Já no Bard os resultados foram mais timídos, com um F1-Score de 40.45% já na pergunta mais específica. As descobertas apresentadas nesse estudo indicam a superioridade do GPT em relação ao Bard. Ao realizar a detecção de fake news em todos os testes a ferramenta da OpenAI foi superior à ferramenta da Google na métrica de F1-Score.Universidade Federal de UberlândiaBrasilSistemas de InformaçãoQuincozes, Silvio Erenohttp://lattes.cnpq.br/9401130360785458Rocha, Adriano Mendonçahttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713Miani, Rodrigo Sancheshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327Carneiro, Murillo Guimarãeshttp://lattes.cnpq.br/8158868389973535Anjos, Lucas Sousa dos2024-01-25T15:03:44Z2024-01-25T15:03:44Z2023-11-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfANJOS, Lucas Sousa dos. Análise experimental do desempenho de grandes modelos de linguagens na detecção de notícias falsas. 2023. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41044porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2024-01-26T06:19:24Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/41044Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-01-26T06:19:24Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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