Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/9475| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Mineração de dados aplicada à identificação de notícias falsas |
| Autor(es)/Inventor(es): | Moraes, Marcos Paulo |
| Orientador: | Sampaio, Jonice de Oliveira |
| Coorientador: | Charles, Anderson Cordeiro |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Fake news Mineração de dados Reconhecimento de texto Processamento de linguagem natural |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 31-Jul-2019 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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