@MASTERSTHESIS{ 2019:1807095750,
 	title = {Liardetector: a linguistic-based approach for identifying fake news},
 	year = {2019},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7686",
 	abstract = "Devido à infraestrutura da Web existente e à popularidade das plataformas de mídia sociais, é fácil compartilhar informações de forma massiva. Embora esse cenário online traga benefícios para a sociedade, ele também favorece que grupos maliciosos propaguem desinformação (notícias falsas) na Web, causando danos que vão desde afetar a reputação de entidades públicas (empresas, celebridades) a interferir em processos políticos. Neste trabalho, propomos uma nova abordagem de classificação baseada em padrões linguísticos para identificar notícias falsas. Tal abordagem reduz a dimensionalidade do espaço de características ao codificar distribuições de probabilidade de tokens (por exemplo, palavras) como valores de divergência e entropia. Nós descrevemos resultados experimentais, usando vários conjuntos de dados, que mostram que nossa abordagem é uma solução que melhora tanto a eficácia, quanto eficiência de modelos de aprendizagem. Em comparação com o \textit{baseline}, nossa abordagem usa quatro ordens de magnitude menos atributos e obtém um ganho de até 74,3% de eficácia (Medida-F).",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}