1. DSpace UCSAL
  2. Pró-Reitoria de Graduação
  3. Graduação Tecnológica
  4. Análise e Desenvolvimento de Sistemas
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorOliveira Júnior, Wilton Silva-
dc.creatorCruz, Maurício Sena da-
dc.date.accessioned2021-08-12T14:41:57Z-
dc.date.available2021-08-12-
dc.date.available2021-08-12T14:41:57Z-
dc.date.issued2021-06-11-
dc.identifier.urihttp://104.156.251.59:8080/jspui/handle/prefix/4508-
dc.description.abstractThis paper aims to present how the application of Natural Lan- guage Processing (NLP) and data augmentation techniques can improve the performance of a neural network for better detection of fake news in the Portuguese language. Fake news is one of the main controversies during the growth of the internet in the last decade. Verifying what is fact and what is false has proven to be a difficult task, while the dissemination of false news is much faster, which leads to the need for the creation of tools that, automated, assist in the process of verification of what is fact and what is false. In order to bring a solution, an experiment was developed with neural network using news, real and fake, which were never seen by artificial intelligence (AI). There was a significant performance in the news classification after the application of the mentioned techniques.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Católica do Salvadorpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectNotícia falsapt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subjectFake newspt_BR
dc.subjectData augmentationpt_BR
dc.titleO uso de data augmentation como técnica para o aprimoramento de redes neurais a fim de detectar notícias falsas sobre a COVID-19pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.contributor.advisor1Wyzykowski, André Brasil Vieira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.contributor.referee1Jesus, Arnaldo Bispo de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.contributor.referee2Pereira, Mário Jorge-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.description.resumoEsse trabalho tem como proposta apresentar como a aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e data augmentation podem melhorar a desempenho de uma rede neural para melhor detecção de notícias falsas na língua portuguesa. Notícias falsas são uma das principais polêmicas durante o crescimento da internet na última década. Averiguar o que é fato e o que é falso mostrou-se uma difícil tarefa, ao passo que a disseminação de notícias falsas é muito mais rápida, o que leva à necessidade da criação de ferramentas que, automatizadas, auxiliem no processo de averiguação sobre o que é fato e o que é falso. De modo a trazer uma solução, foi desenvolvido um experimento com a rede neural utilizando notícias, reais e falsas, as quais nunca foram vistas pela inteligência artificial (IA). Houve um desempenho significativo na classificação das notícias após a aplicação das técnicas mencionadas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Graduação (PROGRAD)pt_BR
dc.publisher.initialsUCSALpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Softwarept_BR
dc.subject.cnpqAnálise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
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