Detección de noticias falsas: PNL y aprendizaje automático en acción - Wanjale, Kirti; Wanjale, Aditya
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No es ningún secreto que las plataformas de las redes sociales proliferan a un ritmo sin precedentes, y con un acceso a Internet cada vez más ubicuo, la difusión de noticias falsas se ha convertido en un proceso rápido y sin esfuerzo. Las ramificaciones de este fenómeno son profundas, sobre todo en los ámbitos de la política y la educación, donde el impacto de las noticias falsas puede ser significativamente perturbador.En este estudio de investigación, utilizaremos el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para transformar titulares de noticias basados en texto en vectores numéricos.…mehr

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Produktbeschreibung
No es ningún secreto que las plataformas de las redes sociales proliferan a un ritmo sin precedentes, y con un acceso a Internet cada vez más ubicuo, la difusión de noticias falsas se ha convertido en un proceso rápido y sin esfuerzo. Las ramificaciones de este fenómeno son profundas, sobre todo en los ámbitos de la política y la educación, donde el impacto de las noticias falsas puede ser significativamente perturbador.En este estudio de investigación, utilizaremos el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para transformar titulares de noticias basados en texto en vectores numéricos. Examinamos y contrastamos dos métodos de PLN, Bag of Words (BoW) y Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), para ver su rendimiento al utilizar diferentes algoritmos de ML para identificar noticias falsas.Utilizaremos varios algoritmos de clasificación de aprendizaje automático, como Naïve Bayes, Regresión Logística, Random Forest y Support Vector Machine. Nuestro objetivo es identificar la técnica de aprendizaje automático más eficaz para identificar noticias falsas.
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Autorenporträt
La Dra. Kirti Hemant Wanjale se doctoró en la Facultad de Ingeniería Informática de SSSTUMS, Sehore MP. Actualmente trabaja como profesora en el Departamento de Ingeniería Informática del Instituto de Tecnología Vishwakarma de Pune. Tiene 22 años de experiencia. Sus principales intereses de investigación son las redes de sensores inalámbricos, Internet de las Cosas (IoT).