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Redes neurais recorrentes apli... (5.748Mb)

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REDES NEURAIS RECORRENTES APLICADAS À CLASSIFICAÇÃO DE FAKE NEWS EM LÍNGUA PORTUGUESA
Alves, Jairo Luciano Dias | Posted on: 2019
Abstract
As técnicas de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) têm alcançado bons resultados na última década, com aplicações bem-sucedidas nas mais variadas áreas de pesquisa. Identifica-se uma oportunidade de utilização de técnicas de Deep Learning, tais como alguns tipos de Redes Neurais Recorrentes para aplicações na área de Processamento de Linguagem Natural (NLP) em língua portuguesa. A pesquisa tem como objetivo principal avaliar e detectar notícias falsas (fake news) utilizando as redes recorrentes do tipo Long Short-Term Memory (LSTM), para a classificação automática de fake news (notícias falsas) em língua portuguesa. Dois datasets reais foram utilizados para a realização de experimentos com 36 configurações diferentes de modelos neurais para a tarefa de classificação binária, fim-a-fim. Os resultados indicam que modelos com redes LTSM bidirecionais profundas, vetorização de entradas com word embeddings treináveis e, se preciso, aplicação de fator multiplicador bem ajustado apresentaram boa capacidade discriminativa na tarefa de classificação de fake news
[Texto sem Formatação]
Document type
Dissertação
Source
Alves, Jairo Luciano Dias. Redes neurais recorrentes aplicadas à classificação de fake news em língua portuguesa.2019.158 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia de Produção e Sistemas Computacionais) - Universidade Federal Fluminense, Rio das Ostras, 2019.
Subject(s)
Redes neurais recorrentes
Long-short term memory
Processamento de linguagem natural
Detecção de fake news
Redes neurais
Fake news
Notícia jornalística
Lingua portuguesa
Processamento de linguagem natural (Computação)
Recurrent neural networks
Long-short term memory
Natural language processing
Fake news detection
 
URI
https://app.uff.br/riuff/handle/1/13195
License Term
CC-BY-SA
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