Fake News Detection about Covid-19 in the Portuguese Language - Batista Filho, Anísio Pereira; Araújo, Débora da Conceição; Ferreira, Máverick André Dionísio; Mattos Neto, Paulo Salgado Gomes de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2021: Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021)
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).