Diseño e implementación de un prototipo basado en aprendizaje profundo para la detección de noticias falsas en español
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Date
2025
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Publisher
PUCE - Quito
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.
Description
Keywords
Aprendizaje profundo (Aprendizaje automático), Procesamiento de lenguaje natural (Computadores), Noticias falsas - Detección automática, Modelos de lenguaje preentrenados, Aplicaciones Web - Desarrollo