Classificação de Notícias Falsas na Língua Portuguesa Utilizando Modelos Baseados na Arquitetura Transformer - Pellegrini, Lucas G.; Santos, Fernanda M. C.; Cantarino, Felipe H. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL); 2025: Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem HumanaDO - 10.5753/stil.2025.37856, 2025)
A rápida expansão do uso da internet e das redes sociais tem contribuído para a disseminação das chamadas “Fake News” (Notícias Falsas). As proporções que esse fenômeno tomou sugerem a existência de uma lacuna no combate à desinformação. Assim, este trabalho tem como objetivo empregar modelos de classificação baseados na arquitetura das redes neurais Transformer na tarefa de classificação de notícias falsas em textos escritos na língua Portuguesa. Para isso, três modelos distintos foram desenvolvidos: (1) Encoder-Only, (2) Decoder-Only e (3) Transformer (Encoder-Decoder); todos treinados sobre um mesmo conjunto de dados oriundo da união de dois corpora. Ademais, foram analisados alguns modelos pré-treinados e comparados seus resultados com os dos modelos propostos neste artigo. Em suma, todos os modelos Transformer desenvolvidos apresentaram desempenho superior, com destaque para o modelo Encoder-Only, que obteve valores de acurácia e precisão superiores a 96,7%.