Avaliando o Desempenho de Modelos Generativos de Dados para Classificação de Notícias Falsas - Andrade Júnior, William Teles de; Silva, João Gabriel Rocha; Lira, Rodrigo Cesar; Barreto Neto, Antônio Correia de Sá (Anais do Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (ENCompIF); 2024: Anais do XI Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais, 2024)
Este artigo teve como objetivo investigar o potencial dos modelos generativos de dados sintéticos para a abordagem de detecção de notícias falsas. A pesquisa compara os resultados obtidos de um conjunto de dados real, contendo informações obtidas de notícias da internet, com aqueles obtidos de quatro conjuntos de dados sintéticos gerados usando GAN, VAE, DDPM e SMOTE. Os resultados do estudo indicam que o desempenho da classificação obteve uma melhora quando usado os dados sintéticos, com uma pontuação de acurácia de, aproximadamente, 87%. Esses resultados sugerem que dados sintéticos podem servir como ferramentas valiosas para melhorar o desempenho classificação de notícias falsas.