Um Método Linguístico que combina Polaridade, Emoção e Aspectos Gramaticais para Detecção de Fake News em Inglês

O uso crescente dos meios digitais aumentou a proliferação de Fake News. Métodos baseados na abordagem linguística que consideram o sentimento (i.e. polaridade ou emoções) presente nos textos das notícias têm mostrado resultados promissores para detectar, automaticamente, esse tipo de notícia nos meios digitais. Embora as emoções nos textos possam fornecer informações significativas para identificar Fake News, esses métodos eram restritos à extração de polaridade quando aplicados a notícias escritas em inglês. Assim, o presente trabalho propõe um protótipo baseado na abordagem linguística que considera a polaridade e as emoções para detectar Fake News escritas em inglês. O protótipo proposto foi adaptado de um método bem-sucedido, baseado no sentimento, que foi concebido e aplicado a notícias escritas em português. O protótipo proposto apresentou resultados promissores nos experimentos, superando os baselines em até 3,59 pontos percentuais.