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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55218
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | ARAÚJO FILHO, Paulo Freitas de | - |
dc.contributor.author | ARAÚJO, Josenildo Vicente de | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-28T14:21:33Z | - |
dc.date.available | 2024-02-28T14:21:33Z | - |
dc.date.issued | 2024-02-07 | - |
dc.date.submitted | 2024-02-26 | - |
dc.identifier.citation | ARAÚJO, 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.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55218 | - |
dc.description.abstract | Esta 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.extent | 15 p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Fake news - detecção | pt_BR |
dc.subject | Notícias falsas | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | Machine Learning | pt_BR |
dc.subject | Extrator de características | pt_BR |
dc.subject | Análise comparativa | pt_BR |
dc.title | Detecção de fake news: uma análise comparativa | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/8618484705816309 | pt_BR |
dc.description.abstractx | This 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.cnpq | Áreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CIn-Curso de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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TCC Josenildo Vicente de Araújo.pdf | 173,43 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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