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

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dc.contributor.advisorRoa Marín, Henry Nelson
dc.contributor.authorCorrea Castro, Anthony Andrés
dc.date.accessioned2026-04-28T15:49:44Z
dc.date.available2026-04-28T15:49:44Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl 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.
dc.id.advisor1103699524
dc.id.author1727574442
dc.identifier.other15776
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/48712
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectAprendizaje profundo (Aprendizaje automático)
dc.subjectProcesamiento de lenguaje natural (Computadores)
dc.subjectNoticias falsas - Detección automática
dc.subjectModelos de lenguaje preentrenados
dc.subjectAplicaciones Web - Desarrollo
dc.titleDiseño e implementación de un prototipo basado en aprendizaje profundo para la detección de noticias falsas en español
dc.typeThesis
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Trabajo de Titulación - Grado / Correa Castro Anthony Andrés
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Tesis – Ingeniería en Sistemas de Información (Sin Restricción)