Diseño e implementación de un prototipo basado en aprendizaje profundo para la detección de noticias falsas en español

Abstract

El presente trabajo de titulación describe el desarrollo de un sistema para la detección de noticias falsas en español, basado en el uso de modelos de lenguaje preentrenados y técnicas de aprendizaje profundo. El proyecto se centra en la evaluación y comparación de distintos modelos con el fin de seleccionar aquel que presente el mejor desempeño. Para el desarrollo del sistema, se utilizarán conjuntos de datos públicos que serán sometidos a un proceso de preprocesamiento, permitiendo el entrenamiento y evaluación de los modelos. Finalmente, el modelo seleccionado será implementado en un sistema web sencillo, el cual permitirá a los usuarios ingresar textos y obtener una predicción sobre la veracidad de la información de manera rápida y accesible.