DETECÇÃO DE FAKE NEWS UMA ABORDAGEM DE APRENDIZADO DE MÁQUINA - Andrade, Luciana da Silva; Almeida, Alex M. G. (Simpósio de Iniciação Científica e Tecnológica, 2021)
Fake News têm um impacto imenso na nossa sociedade moderna. Detectar notícias falsas é um trabalho desafiador. Este trabalho propõe o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para detectar Fake News. Cinco algoritmos populares foram usados nos experimentos: Naïve Bayes, Multi Layer Perceptron, Random Forests, Decision Tree e Support Vector Machine. O pré-processamento e as normalizações são etapas importantes para reduzir dimensionalidade dos dados antes da classificação. Os resultados mostram SVM e Random Forest classificadores mais apropriados, enquanto MinMax e Escala de Variância métodos de normalização produziram melhores resultados.