| dc.contributor.advisor | Rubiano Llorente, Jaime | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_acevedo_y_gómez | |
| dc.creator | Pérez Osorio, Ramón Felipe | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-12T19:02:14Z | |
| dc.date.available | 2026-05-12T19:02:14Z | |
| dc.date.created | 2026-02-17 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/80896 | |
| dc.description | Anexo A – Repositorio del Proyecto Código fuente de la API en FastAPI, modelo de IA entrenado, scripts de preprocesamiento y aplicación web en React. Enlace: https://github.com/LLFELIPEVV/sistema-fake-news-ia Anexo B – Manual de Usuario del Sistema Documento que describe el uso del sistema de detección de noticias falsas, incluyendo instrucciones para ejecutar la API, iniciar el frontend, realizar análisis de texto y resolver problemas comunes. Enlace: https://drive.google.com/file/d/1iQRtgbjnR9NFIrfBc7SWZToK8IMa1fN/view?usp=sharing | |
| dc.description.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. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Sistema autónomo de detección de noticias falsas en medios digitales utilizando inteligencia artificial | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Noticias falsas | |
| dc.subject.keywords | procesamiento de lenguaje natural | |
| dc.subject.keywords | aprendizaje automático | |
| dc.subject.keywords | aprendizaje profundo | |
| dc.subject.keywords | transformers | |
| dc.description.abstractenglish | Fake news is a growing global problem in the digital world. This is due to the fact that shocking
information spreads rapidly, surpassing that of real news, influencing public opinion, social
stability, and trust in information. Based on this, the development of an autonomous system for
detecting fake news in Spanish is proposed, using artificial intelligence, natural language
processing, and machine learning techniques. The project is designed to use public datasets.
Likewise, traditional models will initially be evaluated, followed by deep learning models, and
finally, Transformer-based models. The models will be evaluated with appropriate metrics to
identify and select the best performer. Finally, this model will be implemented in a web
application through integration with an API, allowing the user to interact by entering their news
and obtaining a percentage of its veracity. | |
| dc.subject.category | Ingeniería de Sistemas | |
| dc.subject.category | Inteligencia Artificial (IA) | |
| dc.subject.category | Ciencia de Datos y Sistemas Complejos | |
| dc.subject.category | Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) | |
| dc.subject.category | Ingeniería de Software | |
| dc.subject.category | Aprendizaje Automático (Machine Learning) | |
| dc.subject.category | Aprendizaje Profundo (Deep Learning) | |