dc.contributor | Núñez Castro, Haydemar María | |
dc.creator | Quintero Perozo, Diany Yisel | |
dc.creator | Ortega Riveros, Juan Alberto | |
dc.date.accessioned | 2021-08-10T18:27:13Z | |
dc.date.available | 2021-08-10T18:27:13Z | |
dc.date.created | 2021-08-10T18:27:13Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier | http://hdl.handle.net/1992/51485 | |
dc.identifier | instname:Universidad de los Andes | |
dc.identifier | reponame:Repositorio Institucional Séneca | |
dc.identifier | repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ | |
dc.description.abstract | The work developed in this project stems from the need to somehow stop the growing spread of fake news shared by the general public in digital media. That is why we set out to develop a viable product that helps in the automatic identification of false news with machine learning techniques. For the implementation of this solution it was decided to take into account alternative attributes to directly process the text of the news that could determine the veracity of this, such as the percentage of capital letters in the title or the number of question marks. As a result of the described, a chatbot implemented in Amazon Lex integrated into Facebook Messenger was obtained that receives the title and the text of the news, then these parameters are processed by the machine learning model and finally the user is answered if the news is it true or false and with what probability. | |
dc.description.abstract | El trabajo desarrollado en el presente proyecto nació de la necesidad de frenar de alguna manera la creciente propagación de noticias falsas compartidas por la ciudadanía en general en los medios digitales. Es por esto que se propuso desarrollar un producto viable que ayude en la identificación automática de noticias falsas con técnicas de aprendizaje automático. Para la implementación de esta solución se decidió tener en cuenta atributos alternos a procesar directamente el texto de la noticia que pudieran determinar la veracidad de esta, tales como el porcentaje de mayúsculas en el título o el número de signos de interrogación. Como resultado de lo descrito, se obtuvo un chatbot implementado en Amazon Lex integrado a Facebook Messenger que recibe el título y el texto de la noticia, seguidamente estos parámetros son procesados por el modelo de aprendizaje automático y finalmente se le responde al usuario si la noticia es verdadera o falsa y con qué probabilidad. | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad de los Andes | |
dc.publisher | Ingeniería de Sistemas y Computación | |
dc.publisher | Facultad de Ingeniería | |
dc.publisher | Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación | |
dc.rights | Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores. | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
dc.title | Detección automática de noticias falsas en español con técnicas de machine learning | |
dc.type | Trabajo de grado - Pregrado | |