Detecção de fake news com processamento de linguagem natural e uso de modelos de linguagem (LLMS)
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Este trabalho apresenta um estudo sobre a detecção automática de fake news em
língua portuguesa utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural
(PLN) e modelos de linguagem. Foi utilizado o corpus Fake.Br, que contém no-
tícias rotuladas como verdadeiras ou falsas, e adotou-se o modelo BERTimbau
combinado com contexto gerado automaticamente por meio do modelo Qwen2.5. A
metodologia compreendeu as etapas de pré-processamento, geração de contexto
adicional, fine-tuning do modelo e classificação binária. Os resultados obtidos
demonstram que a inclusão de contexto melhorou o desempenho da classificação,
alcançando 98% de acurácia, 0,98 de precisão, 0,98 de recall e 0,98 de F1-score no
conjunto de teste. Esses resultados evidenciam o potencial da integração entre mo-
delos de linguagem e técnicas avançadas de PLN para o combate à desinformação
em português brasileiro.
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Keywords
fake news, fake news, Processamento de Linguagem Natura, natural language processing, Modelos de Linguagem, language models, BERTimbau, BERTimbau, Fake.br, Fake.br