Combatendo fake news com machine learning

Objetivo:

Criar preditor que avalie a probabilidade de uma notícia ser fake

Como:

Coletar 200 artigos por site através de webscrapping, aplicar técnicas de NLP(podendo utilizar naive bayes em conjunto) e etiqueta-los como fake ou fato. Ao final, aplicar SVM para predição/score.

Sites a coletar:

• Principais sites de noticias do Brasil(para etiquetar como FATO e não FAKE)
• Principais sites fake do brasil(para etiquetar como FAKE e não fato)
Ceticismo Político
Correio do Poder
Crítica Política
Diário do Brasil
Folha do Povo
Folha Política
Gazeta Social
Implicante
JornaLivre
Pensa Brasil

Lista defakes desmentidas

Próximos passos:

Incluir dados no dataset!