Open AccessFake News Detection about Covid-19 in the Portuguese Language
Author(s) -
Anísio Pereira Batista Filho,
Débora da Conceição Araújo,
Máverick André Dionísio Ferreira,
Paulo S. G. de Mattos Neto
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/eniac.2021.18278
Subject(s) - fake news , portuguese , covid-19 , philosophy , humanities , computer science , linguistics , virology , medicine , internet privacy , disease , pathology , outbreak , infectious disease (medical specialty)
A disseminação de notícias falsas tem sido um problema notado em diversos setores da sociedade, e vem dificultando o combate à pandemia causada pelo novo coronavírus (Sars-Cov-2). Combater desinformação sobre o Sars-Cov-2, principalmente nas redes sociais, é de fundamental importância para o controle da propagação do vírus e, consequentemente, da pandemia. Diante disso, nesse trabalho são construídos modelos de aprendizado supervisionado focados na identificação de notícias falsas sobre o novo coronavírus. Como resultados, foram construídos e avaliados 18 modelos, os quais chegaram a alcançar 0.62%, 0.82% e 0.47% de f-score para as classes consideradas (news, opinion e fake).