Classificador de fake news utilizando um modelo de aprendizado de máquina com técnicas de processamento de linguagem natural - Costa, Axel Vieria Gomes (Departamento de Ciências Exatas e Tecnologia da Informação, 2020)
Fake news tem um importante impacto social atualmente. Detectar fake news tem sido o objetivo de diversas pesquisas e o interesse em categorizá-las tem crescido. Métodos de aprendizado de máquina tem ganhado destaque. Portanto, este estudo objetivou implementar a técnica de classificação do classificador PassiveAgressiveClassifer em conjunto com o processamento de linguagem natural para classificar notícias em falsas e verdadeiras. Para tal, quatro datasets foram utilizados, contendo obrigatoriamente title, text e label. O treinamento foi dividido em 70% treino e 30% teste, em seguida, foram tratados com TfidfVectorizer e submetidos ao classificador PassiveAgressiveClassifier para a obtenção dos resultados. As métricas utilizadas foram accuracy, precision e recall. Todas as bases de dados obtiveram taxa acima de 78%, sendo consideradas ótimas. Entre as bases escolhidas, o dataset FK3 obteve o melhor desempenho, apresentando taxa de 99%. Os resultados obtidos neste trabalho mostram o potencial do classificador e o processamento de linguagem natural como uma alternativa a detecção de notícias falsas.
Keywords: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO; Aprendizado de máquina; Classificadores; Fake news; Inteligência artificial; Artificial intelligence; Classifier; Fake news; Machine learning