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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Montaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada | - |
| Autor(es): dc.creator | Steffens, Hélinton Pereira | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T13:42:14Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T13:42:14Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/84613 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/84613 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montaño | - |
| Descrição: dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada. | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências: p. 23-24 | - |
| Descrição: dc.description | Resumo: Com o crescimento exponencial da internet e das mídias sociais, a disseminação e o consumo de informações tem crescido de forma exponencial em comparação aos meios de comunicação tradicionais. Atualmente, as pessoas são expostas diariamente a notícias falsas e muitas vezes são vítimas delas. As fake news possuem o potencial de manipular a opinião pública, de forma a prejudicar a nossa sociedade. Devido a este fato, é necessário garantir a autenticidade das notícias em ordem a reduzir os impactos em nossa sociedade. Neste artigo, diferentes abordagens de classificação de fake news baseadas no conteúdo das notícias são comparadas, de modo a identificar o melhor mecanismo para resolver o desafio de classificação de notícias em falsas ou verdadeiras. Os métodos propostos foram validados em três diferentes conjuntos de dados do mundo real sendo eles: BuzzFeedNews, PolitiFact, BuzzFeed. Dois classificadores baseados em aprendizado de máquina (SVM, MLP) e um modelo de redes neurais profundas (CNN) são empregas na tarefa de classificação. O modelo proposto de aprendizado profundo superou os métodos existentes de detecção de fake news baseados no conteúdo das notícias. | - |
| Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Notícias falsas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes sociais - Análise | - |
| Título: dc.title | Fake news em mídias sociais : análise e detecção | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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