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    Sistema autónomo de detección de noticias falsas en medios digitales utilizando inteligencia artificial

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    rfperezos.pdf (3.148Mb)
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    Date
    2026-02-17
    Author
    Pérez Osorio, Ramón Felipe
    Advisor
    Rubiano Llorente, Jaime

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Sistema autónomo de detección de noticias falsas en medios digitales utilizando inteligencia artificial AU - Pérez Osorio, Ramón Felipe Y1 - 2026-02-17 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80896 AB - Las noticias falsas presentan un problema creciente a nivel global en el ámbito digital, esto debido a que su información escandalizante permite una rápida viralización que supera a la de las verdaderas, influyendo en la opinión pública, la estabilidad social y la confianza en la información. A partir de esto, se plantea el desarrollo de un sistema autónomo para la detección de noticias falsas en español utilizando inteligencia artificial y técnicas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning. El proyecto está pensado para utilizar datasets públicos. Así mismo, inicialmente se evaluarán modelos tradicionales, seguidos de modelos de aprendizaje profundo y, por último, modelos basados en Transformers. Los modelos serán evaluados con métricas adecuadas para identificar y seleccionar el de mejor desempeño. Finalmente, este modelo será implementado en una aplicación web mediante la integración con una API, permitiendo que el usuario interactúe ingresando su noticia y obteniendo un porcentaje de veracidad de esta. ER - @misc{10596_80896, author = {Pérez Osorio Ramón Felipe}, title = {Sistema autónomo de detección de noticias falsas en medios digitales utilizando inteligencia artificial}, year = {2026-02-17}, abstract = {Las noticias falsas presentan un problema creciente a nivel global en el ámbito digital, esto debido a que su información escandalizante permite una rápida viralización que supera a la de las verdaderas, influyendo en la opinión pública, la estabilidad social y la confianza en la información. A partir de esto, se plantea el desarrollo de un sistema autónomo para la detección de noticias falsas en español utilizando inteligencia artificial y técnicas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning. El proyecto está pensado para utilizar datasets públicos. Así mismo, inicialmente se evaluarán modelos tradicionales, seguidos de modelos de aprendizaje profundo y, por último, modelos basados en Transformers. Los modelos serán evaluados con métricas adecuadas para identificar y seleccionar el de mejor desempeño. Finalmente, este modelo será implementado en una aplicación web mediante la integración con una API, permitiendo que el usuario interactúe ingresando su noticia y obteniendo un porcentaje de veracidad de esta.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80896} }RT Generic T1 Sistema autónomo de detección de noticias falsas en medios digitales utilizando inteligencia artificial A1 Pérez Osorio, Ramón Felipe YR 2026-02-17 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80896 AB Las noticias falsas presentan un problema creciente a nivel global en el ámbito digital, esto debido a que su información escandalizante permite una rápida viralización que supera a la de las verdaderas, influyendo en la opinión pública, la estabilidad social y la confianza en la información. A partir de esto, se plantea el desarrollo de un sistema autónomo para la detección de noticias falsas en español utilizando inteligencia artificial y técnicas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning. El proyecto está pensado para utilizar datasets públicos. Así mismo, inicialmente se evaluarán modelos tradicionales, seguidos de modelos de aprendizaje profundo y, por último, modelos basados en Transformers. Los modelos serán evaluados con métricas adecuadas para identificar y seleccionar el de mejor desempeño. Finalmente, este modelo será implementado en una aplicación web mediante la integración con una API, permitiendo que el usuario interactúe ingresando su noticia y obteniendo un porcentaje de veracidad de esta. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Noticias falsas Google Scholar
    procesamiento de lenguaje natural Google Scholar
    aprendizaje automático Google Scholar
    aprendizaje profundo Google Scholar
    transformers Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_josé_acevedo_y_gómez
    Metadata
    Show full item record
    PDF Document
    Description of the content
    Las noticias falsas presentan un problema creciente a nivel global en el ámbito digital, esto debido a que su información escandalizante permite una rápida viralización que supera a la de las verdaderas, influyendo en la opinión pública, la estabilidad social y la confianza en la información. A partir de esto, se plantea el desarrollo de un sistema autónomo para la detección de noticias falsas en español utilizando inteligencia artificial y técnicas de procesamiento de lenguaje natural y machine learning. El proyecto está pensado para utilizar datasets públicos. Así mismo, inicialmente se evaluarán modelos tradicionales, seguidos de modelos de aprendizaje profundo y, por último, modelos basados en Transformers. Los modelos serán evaluados con métricas adecuadas para identificar y seleccionar el de mejor desempeño. Finalmente, este modelo será implementado en una aplicación web mediante la integración con una API, permitiendo que el usuario interactúe ingresando su noticia y obteniendo un porcentaje de veracidad de esta.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Ingeniería de Sistemas
    Inteligencia Artificial (IA)
    Ciencia de Datos y Sistemas Complejos
    Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
    Ingeniería de Software
    Aprendizaje Automático (Machine Learning)
    Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80896
    Collections
    • Ingeniería de Sistemas [492]
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