Author:
Braz Rafael R.,Digiampietri Luciano A.
Abstract
Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre a detecção de fake news em domínios cruzados, em que o desafio é identificar desinformação em contextos variados, como diferentes temas, idiomas ou fontes. A revisão revela uma preferência pela Generalização de Domínio (DG), que busca desenvolver modelos capazes de identificar fake news em uma ampla gama de contextos sem ajustes específicos, em detrimento da Adaptação de Domínio (DA), que visa otimizar o desempenho de um modelo treinado em um domínio fonte para domínios-alvo específicos. A diversidade dos conjuntos de dados utilizados ressalta a necessidade de benchmarks padronizados para avaliações consistentes. O estudo sugere a exploração de novas técnicas de generalização e adaptação de domínio para aprimorar a detecção de fake news em diferentes contextos.
Publisher
Sociedade Brasileira de Computação - SBC