Avaliando o Desempenho de Modelos Generativos de Dados para Classificação de Notícias Falsas

Apr 21, 2024·
William Teles de Andrade Junior
,
João Gabriel Rosha Silva
,
Antônio Neto
Rodrigo Lira
Rodrigo Lira
· 1 min read
Abstract
This paper aimed to investigate the potential of models to generate synthetic data to improve fake news detection. The research compares the results obtained from a real dataset, containing news information, with those obtained from four synthetic datasets generated using GAN, VAE, DDPM and SMOTE. The study results indicate that classification performance improved when using artificial data, with an accuracy score of approximately 87%. These results suggest that synthetic data can be a valuable tool for improving fake news classification performance.
Type
Publication
11º Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (ENCompIF) - Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC)
publications

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Authors
William Teles de Andrade Junior
Authors
João Gabriel Rosha Silva
Authors
Antônio Neto
Rodrigo Lira
Authors
Rodrigo Lira
Professor

Professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco (IFPE) com doutorado em Engenharia da Computação pela Universidade de Pernambuco (2025) na área de Inteligência de Enxames e Aprendizado de Máquina. Possui Mestrado (2014) e Bacharelado (2013) em Engenharia da Computação pela mesma instituição. Realiza pesquisa de pós-doutorado em Engenharia de Sistemas na UPE. É conselheiro do Conselho Superior (CONSUP) do IFPE, atual coordenador de curso do Tecnológo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas do Campus Paulista, possuitambém experiência coordenador da Divisão de Pesquisa e Extensão.

É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), IEEE e Complexity Systems Society. Desde 2023, participa de projetos de inovação tecnológica da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP). Já coordenou projetos de pesquisa e extensão no IFPE em parceria com instituições como FACEPE, SiDi, IPA, SOFTEX, NIC.BR e Prefeitura de Paulista.