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Especie: Trabalho de conclusão de graduação
Título : Mineração de dados aplicada à identificação de notícias falsas
Autor(es)/Inventor(es): Moraes, Marcos Paulo
Tutor: Sampaio, Jonice de Oliveira
Tutor : Charles, Anderson Cordeiro
Resumen: Notícias falsas existem há muito tempo. Porém, com o avanço das mídias sociais e do acesso à internet, elas se tornaram um problema maior. Devido à rápida disseminação em mídias sociais e aplicativos de mensagens instantâneas, notícias falsas podem alcançar mais pessoas em menos tempo e influenciar diretamente os processos democráticos, criar ou expandir crises sociais, alavancando problemas de segurança que às vezes levam a fins trágicos. Com o intuito de gerar um método rápido e automatizado de identificação de notícias falsas, este estudo realizou uma análise dessas notícias, escritas em português, a partir de um corpus e outras fontes de dados verificadas. A partir da linguagem de programação Python, com a utilização de bibliotecas conhecidas para processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, como scikit-learn, NLTK e spaCy; e fazendo uso de algoritmos como Multinomial Naive Bayes e AdaBoost para classificação de notícias; em conjunto com as ferramentas para indexação, visualização e análise de dados Elasticsearch e Kibana; foi possível verificar diferenças entre os padrões de escrita de notícias falsas e verdadeiras, criando um classificador de tais notícias. Validamos estudos anteriores e adicionamos novas variáveis para ajudar na identificação de notícias falsas.
Materia: Fake news
Mineração de dados
Reconhecimento de texto
Processamento de linguagem natural
Materia CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Unidade de producción: Instituto de Computação
Editor: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Fecha de publicación: 31-jul-2019
País de edición : Brasil
Idioma de publicación: por
Tipo de acceso : Acesso Aberto
Aparece en las colecciones: Ciência da Computação

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