Automatic Detection of Fake News in Spanish: Ecuadorian Political Satire
| Autor: | Nicolás Mafla, Miguel Flores, Roberto Andrade, Sergio Castillo-Páez |
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| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Politécnica. 50:7-16 |
| ISSN: | 2477-8990 1390-0129 |
| DOI: | 10.33333/rp.vol50n3.01 |
| Popis: | La circulación de noticias falsas en internet, especialmente las de sátira política a través de redes sociales, ha afectado a la mayoría de la población ecuatoriana. Este trabajo presenta una metodología basada en el aprendizaje estadístico que detecta de forma precisa y automática noticias falsas en español utilizando técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. El documento comienza presentando conceptos básicos relacionados con las noticias falsas y trabajos relacionados con su detección automática. La segunda sección explica el proceso de creación del corpus de noticias, procesamiento de los textos, representación numérica con TF-IDF y entrenamiento de algoritmos de clasificación supervisados con dos conjuntos de datos diferentes. Los resultados obtenidos del entrenamiento se analizan en la tercera sección, siendo los modelos con máquinas de soporte vectorial los que ofrecen mejores predicciones, mejorando aproximadamente un 15%, 6% y 3% al rendimiento de los modelos con naive bayes, random forests y árboles boosting respectivamente. Finalmente, las conclusiones de la investigación y el trabajo futuro se presentan en la cuarta sección. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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