| dc.contributor | Martins, Allan de Medeiros | |
| dc.contributor | Pimentel Filho, Max Chianca | |
| dc.contributor | Silva Junior, José Luiz da | |
| dc.creator | Lemos, Antonio Paulo Muniz | |
| dc.date | 2023-07-19T11:36:32Z | |
| dc.date | 2023-07-19T11:36:32Z | |
| dc.date | 2023-06-29 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-04T12:30:09Z | |
| dc.date.available | 2023-09-04T12:30:09Z | |
| dc.identifier | LEMOS, Antonio Paulo Muniz Lemos. WWeb scraping e redes neurais como auxílio para a detecção de
notícias falsas, uma análise comparativa. Orientador: Allan de Medeiros Martins. 2023. 24f. Trabalho de
Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia elétrica) - Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023. | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53701 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8601011 | |
| dc.description | O presente trabalho tem por objetivo estudar o reconhecimento de notícias falsas (fake news) por uma rede neural artificial, utilizando uma análise comparativa entre a predição com perceptron de multicamadas, com uma rede neural recorrente e com algoritmos comuns de machine learning.
Foi realizada uma técnica de extração de informações diretamente da internet através de Web Scraping, onde pudemos observar o título da notícia, autor, fonte e a data da publicação.
A maneira como essa análise se deu, foi com a comparação da acurácia das redes com todas as variáveis de entrada e a utilização apenas do título desta notícia. Mostrando que o título, de fato, demonstrou ser a variável mais útil neste processo.
Em resumo, este trabalho mostrou-se ser de uma grande relevância no cenário atual com uma ferramenta útil para ajudar a sociedade, facilitando o reconhecimento rápido de notícias falsas, e, com isso, prevenir o espalhamento rápido delas. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt_BR | |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | UFRN | |
| dc.publisher | Engenharia Elétrica | |
| dc.publisher | Engenharia Elétrica | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.rights | LOCKSS system has permission to collect, preserve, and serve this Archival Unit | |
| dc.subject | Web Scraping | |
| dc.subject | Redes Neurais | |
| dc.subject | Fake News | |
| dc.subject | Análise de dados | |
| dc.title | Web scraping e redes neurais como auxílio para a detecção de notícias falsas, uma análise comparativa | |
| dc.type | bachelorThesis | |
