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Detectando Fake News em Manchetes - Uma Comparação de Modelos de Aprendizagem de Máquina

Andreza Fernandes e Manuel Edvar

O presente [trabalho](Analisador de Fake News.ipynb), desenvolvido na disciplina de Aprendizagem de Máquina, do curso de Ciência da Computação, Departamento de Computação na Universidade Federal do Ceará, ministrada pelo professor César Lincoln, visa apresentar um procedimento de treinamento de modelos para classificar notícias como verdadeiras ou falsas a partir de suas manchetes. O conjunto de dados utilizado, disponível no Kaggle, é composto de notícias de diferentes fontes sobre diferentes temas. Após uma metodologia de pré-processamento dos dados, 6 modelos tradicionais de aprendizagem de máquina são usados e comparados na tarefa de classificação da veracidade da notícia apenas a partir das palavras em sua manchete. Por fim, os resultados obtidos são analisados e novas investigações são propostas.

Mais informações sobre o procedimento acesse aqui.

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