Classificação de Notícias em Português Utilizando Modelos Baseados em Transferência de Aprendizagem e Transformers - Narde, Wagner; Mendanha, João; Barbosa, Henrique; Coelho, Frederico; Santos, Bruno; Torres, Luiz (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2024: Anais do XV Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana, 2024)
Fake news se espalha mais rápido em algumas redes sociais do que notícias regulares, o que pode ter diferentes consequências, desde influências nos resultados eleitorais até mortes devido a tratamentos incorretos de doenças. Este trabalho tem como objetivo empregar métodos baseados em aprendizado por transferência e modelos de aprendizado de máquina baseados em Transformers para classificar a veracidade de tweets na língua portuguesa (Brasil pt-BR). Para isso, foi criada uma base de dados confiável e rotulada, aberta para acesso gratuito. O conjunto de dados relaciona postagens extraídas do X (anteriormente conhecido como Twitter) e sua proximidade com fatos ou informações falsas. Subsequentemente, cinco modelos Transformer foram treinados em português. O modelo BERT ajustado, inicializado com pré-treinamento em textos em português, alcançou um desempenho superior, obtendo uma acurácia de 95.1%.