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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55218

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorARAÚJO FILHO, Paulo Freitas de-
dc.contributor.authorARAÚJO, Josenildo Vicente de-
dc.date.accessioned2024-02-28T14:21:33Z-
dc.date.available2024-02-28T14:21:33Z-
dc.date.issued2024-02-07-
dc.date.submitted2024-02-26-
dc.identifier.citationARAÚJO, Josenildo Vicente de. Detecção de fake news: uma análise comparativa. 2024. 15 f. TCC (Graduação) - Curso de Ciência da Computação, Departamento de Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55218-
dc.description.abstractEsta pesquisa aborda a detecção de Fake News por meio de aprendizado de máquina, destacando a eficácia do algoritmo SVM em conjunto com o extrator de características TF-IDF. Os resultados revelam desafios ao lidar com conjuntos de dados complexos, como o Liar, sublinhando a necessidade de escolhas criteriosas. O estudo aponta oportunidades futuras, incluindo análises mais aprofundadas de conjuntos específicos e a incorporação de técnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural.pt_BR
dc.format.extent15 p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectFake news - detecçãopt_BR
dc.subjectNotícias falsaspt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectExtrator de característicaspt_BR
dc.subjectAnálise comparativapt_BR
dc.titleDetecção de fake news: uma análise comparativapt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8618484705816309pt_BR
dc.description.abstractxThis research addresses Fake News detection through machine learning, emphasizing the effectiveness of the SVM algorithm in conjunction with the TF-IDF feature extractor. The results unveil challenges in handling complex datasets like Liar, underscoring the need for careful choices. The study highlights future opportunities, including in-depth analyses of specific datasets and the integration of advanced Natural Language Processing techniques.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(TCC) - Ciência da Computação

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