Detecting Misinformation in Tweets Related to COVID-19

Ramon Souza da Cruz, Gilberto Nunes Neto, Rafael Torres Anchiêta
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Abstract

A propagação de desinformação trouxe e ainda traz diversos problemas para a sociedade, sendo considerada uma infodemia pela Organização Mundial da Saúde (OMS). A grande maioria dos trabalhos desenvolvidos para lidar com desinformação são focados para a língua inglesa. A fim de preencher essa lacuna, este trabalho investiga estratégias baseadas em aprendizado de máquina supervisionado para detectar desinformação em tweets escritos na língua portuguesa. Além disso, criou-se um corpus que foi manualmente anotado para esta tarefa, a fim de avaliar as abordagens desenvolvidas e compará-las com trabalhos relacionados. Os resultados alcançados são competitivos com trabalhos correlatos, indicando que a abordagem produz um interessante baseline para o corpus construído.
检测与COVID-19相关的推文中的错误信息
错误信息的传播给社会带来并仍然带来许多问题,被世界卫生组织(世卫组织)认为是一种信息传播。绝大多数处理虚假信息的工作都集中在英语上。为了填补这一空白,本研究研究了基于监督机器学习的策略,以检测用葡萄牙语写的推文中的错误信息。此外,我们创建了一个语料库,并为这项任务手工注释,以评估开发的方法,并将它们与相关工作进行比较。所获得的结果与相关工作具有竞争力,表明该方法为构建的语料库产生了一个有趣的基线。
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