Implementación y comparación de diferentes recursos de comprobación y modelos de deep learning como los hybrid models, ensemble methods y graph-based models, para la detección de noticias falsas y discurso de odio utilizando conjuntos de datos específicos para cada tipo de contenido. - Vásconez Llundo, Andrea Tamara (2025)
La presente tesis aborda el proyecto de implementación de un sistema automatizado para la detección de Fake News y Hate Speech, utilizando técnicas de Deep Learning clasificadas en Hybrid Models, Ensemble Methods, Graph-based Model (HAN. GCN, BiLTSM-CCN-GCN, Stacking, Voting Classifier) y conjuntos de datos específicos. El objetivo es llegar a evaluar el desempeño de cada modelo utilizando métricas como Accuracy, Presicion, Recall y F1 Score, con los resultados obtenidos se procede a realizar una comparativa del mejor modelo en la detección individual y combinada. Se utilizó la metodología CRISP-DM para el desarrollo, la cual permitió seguir un proceso ordenado por fases y finalizar con la creación de una extensión para navegador web configurada con la tecnología FastAPI, middleware CORS y desplegada en un servidor Uvicorn. Para el entrenamiento de la extensión se utilizó el modelo BiLSTM CNN-GCN que tuvo la mejor predicción de 97.59% al clasificar el dataset combinado que contiene Fake News y Hate Speech. Las conclusiones muestran la eficacia de los modelos en la detección automatizada de cada contenido textual y propone varias líneas de investigación, para que en un futuro se pueda mejorar el uso de modelos específicos para la detección de Fake News y Hate Speech. Este proyecto establece una base para el uso de técnicas de Deep Learning en la construcción de algunas soluciones efectivas que puedan combatir contra la desinformación e insultos en las redes sociales.