Uso de Python para detecção de fake news sobre a covid-19: desafios e possibilidades / Using Python to detect fake news about covid-19: challenges and possibilities / Usar Python para detectar noticias falsas sobre covid-19: desafíos y posibilidades
RECIIS (Online)
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16(2): 266-280, abr.-jun. 2022. ilus
Article
Dans Portugais
| LILACS
| ID: biblio-1378355
RESUMO
Este trabalho tem como objetivo relatar estratégias para coleta de um conjunto de dados em português para treinamento de modelos de Inteligência Artificial com vistas a identificar de forma automática fake news sobre covid-19 disseminadas durante a pandemia, a partir de código Python. Analisamos um método de detecção de fake news baseado em uma Rede Neural Recorrente e de aprendizagem supervisionada. Selecionamos um corpus com 7,2 mil textos coletados em websites e agências de notícias por Monteiro et al. (2018) com cada um previamente catalogado como verdadeiro ou falso como conjunto de dados de treino e validação. O modelo foi usado para detecção de fake news sobre covid-19 em um conjunto de notícias coletadas e classificadas pelos autores deste trabalho. O índice de acerto foi de 70%, ou seja, essa foi a taxa de sucesso da detecção dos itens catalogados.
ABSTRACT
This work aims to report strategies for collecting a dataset in Portuguese for training Artificial Intelligence models to automatically identify fake news about covid-19 disseminated during the pandemic, using Python code. We analyze a fake news detection method based on a Recurrent Neural Network and supervised learning. We selected a corpus with 7,200 texts collected on websites and news agencies by Monteiro et al. (2018), each one of them previously cataloged as true or false as a training and validation dataset. This model was used to detect fake news about covid-19 in a set of news collected and classified by the authors of this work. The hit rate was 70%.
RESUMEN
Este trabajo tiene como objetivo informar estrategias para recopilar un conjunto de datos en portugués para entrenar modelos de Inteligencia Artificial para identificar automáticamente noticias falsas sobre covid-19 difundidas durante la pandemia, utilizando el código Python. Analizamos un método de detección de noticias falsas basado en una Red Neuronal Recurrente y de aprendizaje supervisado. Seleccionamos un corpus de 7.200 textos recogidos en webs y agencias de noticias por Monteiro et al. (2018) con cada uno catalogado previamente como verdadero o falso como un conjunto de datos de entrenamiento y validación. El modelo se utilizó para detectar noticias falsas sobre covid-19 en un conjunto de noticias recopiladas y clasificadas por los autores de este trabajo. La tasa de acierto fue del 70%, es decir, esta fue la tasa de éxito de detección de los artículos catalogados.
Sujets)
Texte intégral:
Disponible
Indice:
LILAS (Amériques)
Sujet Principal:
Langages de programmation
/
Intelligence artificielle
/
Communication
/
COVID-19
/
Désinformation
Limites du sujet:
Humains
langue:
Portugais
Texte intégral:
RECIIS (Online)
Thème du journal:
Bibliothéconomie
/
EDUCACAO MEDICA
/
Informatique médicale
Année:
2022
Type:
Article
Pays d'affiliation:
Brésil
Institution/Pays d'affiliation:
Centro Universitário Senai Cimatec/BR
/
Universidade Federal de Uberlândia/BR
/
Universidade Federal do Oeste da Bahia/BR
/
Universidade de Brasília/BR
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