Verificação de Fatos com Transformers: Um Estudo com DistilBERT no Benchmark FEVER - Leite, Beneilton Martins; de Paiva, Fael Faray; de Paiva, Anselmo Cardoso (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2025: Anais da XIII Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí, 2025)
A verificação automatizada de fatos é uma tarefa essencial na era digital para combater a desinformação. Este trabalho investiga a classificação da veracidade de afirmações no dataset FEVER, adotando um modelo supervisionado baseado em transformers. O modelo alcança 91,98% de acurácia, demonstrando que é possível obter alto desempenho com arquiteturas leves. Os resultados evidenciam que modelos compactos, como o DistilBERT, podem alcançar desempenho comparável a modelos maiores, reforçando o potencial de soluções eficientes para verificação de fatos em larga escala.