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dc.contributor.advisorRubiano Llorente, Jaime
dc.coverage.spatialcead_-_josé_acevedo_y_gómez
dc.creatorPérez Osorio, Ramón Felipe
dc.date.accessioned2026-05-12T19:02:14Z-
dc.date.available2026-05-12T19:02:14Z-
dc.date.created2026-02-17
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/80896-
dc.descriptionAnexo 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.abstractLas 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.formatpdf
dc.titleSistema autónomo de detección de noticias falsas en medios digitales utilizando inteligencia artificial
dc.typeProyecto aplicado
dc.subject.keywordsNoticias falsas
dc.subject.keywordsprocesamiento de lenguaje natural
dc.subject.keywordsaprendizaje automático
dc.subject.keywordsaprendizaje profundo
dc.subject.keywordstransformers
dc.description.abstractenglishFake 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.categoryIngeniería de Sistemas
dc.subject.categoryInteligencia Artificial (IA)
dc.subject.categoryCiencia de Datos y Sistemas Complejos
dc.subject.categoryProcesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
dc.subject.categoryIngeniería de Software
dc.subject.categoryAprendizaje Automático (Machine Learning)
dc.subject.categoryAprendizaje Profundo (Deep Learning)
Appears in Collections:Ingeniería de Sistemas

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