CFN-AI: Um classificador de Notícias falsas baseado em Inteligência Artificial - Lima, Pablo de Andrades (2021)
O perfil democrático e livre transformou a Internet em um local usual para propagação de informações, tornando este um meio comumente utilizado para o compartilhamento de falsas notícias, as ditas fake news. Essas notícias possuem um método de escrita diferenciado de conteúdos jornalísticos focados somente no fato em si. Desta forma, esta pesquisa busca afirmar se é possível minimizar o impacto das notícias falsas através de uma análise textual, com uso de Inteligência Artificial (IA), analisando algoritmos de IA já implementados para classificação de notícias falsas. Busca também desenvolver um modelo que classifique uma notícia como verdadeira ou falsa com uso de Inteligência Artificial, comparando o modelo desenvolvido com outros trabalhos correlatos. A pesquisa para composição dos trabalhos correlatos se deu através de uma revisão sistemática da literatura. O modelo foi desenvolvido em Python, no Google Colab. Após a importação do dataset, foi realizado o pré-processamento dos dados com a tokenização usando tensorflow datasets, construção do modelo usando a biblioteca Keras, análise e definição dos hiperparâmetros, treinamento do modelo, avaliação com uso de validação cruzada e testes experimentais de classificação com notícias que não estão na conjunto de dados usados para treinamento. A precisão do modelo alcançou um percentual de 95,76%, mas quando submetido a outras notícias externas a base de dados usada para treino, o valor foi de 80%. Nos resultados, é possível verificar, que o modelo proposto através Redes Neurais Convolucionais apresentou bons resultados preliminares, quando comparado às outras pesquisas para classificação de notícias. Porém há de se observar algumas inconformidades quando os algoritmos são submetidos a situações reais pós o treino.