O uso de data augmentation como técnica para o aprimoramento de redes neurais a fim de detectar notícias falsas sobre a COVID-19
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Universidade Católica do Salvador
Esse trabalho tem como proposta apresentar como a aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) e data augmentation podem melhorar a desempenho de uma rede neural para melhor detecção de notícias falsas na língua portuguesa. Notícias falsas são uma das principais polêmicas durante o crescimento da internet na última década. Averiguar o que é fato e o que é falso mostrou-se uma difícil tarefa, ao passo que a disseminação de notícias falsas é muito mais rápida, o que leva à necessidade da criação de ferramentas que, automatizadas, auxiliem no processo de averiguação sobre o que é fato e o que é falso. De modo a trazer uma solução, foi desenvolvido um experimento com a rede neural utilizando notícias, reais e falsas, as quais nunca foram vistas pela inteligência artificial (IA). Houve um desempenho significativo na classificação das notícias após a aplicação das técnicas mencionadas.