Questões de Concurso Público TCE-PR 2024 para Auditor de Controle Externo – Área: Contábil
Foram encontradas 10 questões
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574179
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
De acordo com o texto CG1A1, o método desenvolvido na UFF
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574180
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
Segundo as ideias veiculadas no texto CG1A1, as fake news
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574181
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
Com relação ao emprego dos sinais de pontuação, a correção gramatical do texto CG1A1 seria prejudicada caso fosse eliminada a vírgula empregada logo após
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574182
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
A correção gramatical do texto CG1A1 e a coerência de suas ideias seriam preservadas caso o segmento “para detecção de notícias falsas” (primeiro período do primeiro parágrafo) fosse substituído por
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574183
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
Cada uma das próximas opções apresenta um trecho do texto CG1A1 seguido de uma proposta de reescrita. Assinale a opção em que a proposta de reescrita apresentada preserva o sentido e a correção gramatical do texto, considerando as regras de colocação pronominal.
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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Q2574184
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
No quinto parágrafo do texto CG1A1, a oração “para reconhecer essas notícias” expressa circunstância de
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574185
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
A correção gramatical e o sentido do segundo parágrafo do texto CG1A1 seriam mantidos se o verbo “diferenciar” fosse substituído por
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Informática |
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574186
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
Mantendo-se o sentido e a correção gramatical do sétimo parágrafo do texto CG1A1, o vocábulo “assim” poderia ser substituído por
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574187
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
No texto CG1A1, a palavra ‘assertiva’ (segundo período do último parágrafo) está empregada com o mesmo sentido de
Ano: 2024
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
TCE-PR
Provas:
CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Administrativa
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Contábil |
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CESPE / CEBRASPE - 2024 - TCE-PR - Auditor de Controle Externo – Área: Jurídica |
Q2574188
Português
Texto associado
Texto CG1A1
Uma pesquisa feita na Universidade Federal Fluminense (UFF) gerou um método para detecção de notícias falsas, as chamadas fake news, nas redes sociais, com o uso de inteligência artificial (IA). A técnica é fruto de um estudo do engenheiro de telecomunicações Nicollas Rodrigues, em sua dissertação de mestrado pela universidade.
O estudante e seu orientador, Diogo Mattos, professor do Laboratório de Ensino e Pesquisa em Redes de Nova Geração da UFF, desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de diferenciar fatos de notícias falsas, a partir da análise de palavras e estruturas textuais, com precisão de 94%.
Isso significa que, a cada 100 notícias analisadas, a ferramenta conseguiu acertar se era fato ou boato em 94 situações. No total, foram analisadas mais de 30 mil mensagens publicadas em uma rede social na Internet.
“Testamos três metodologias e duas tiveram sucesso maior. A gente indica, no final dos resultados, a possibilidade de utilizar ambas em conjunto, de forma complementar”, explica Rodrigues.
A primeira metodologia consistiu em abastecer um algoritmo com notícias verdadeiras e depois treinar o algoritmo para reconhecer essas notícias. Aquelas que não se encaixavam no perfil aprendido eram classificadas como fake news.
A outra abordagem é semelhante à primeira no que se refere à análise textual, mas, no lugar do algoritmo, foi utilizada metodologia estatística que analisa a frequência com que determinadas palavras e combinações de palavras aparecem nas fake news.
Os resultados do trabalho podem-se transformar em ferramentas úteis para o usuário da Internet identificar notícias que apresentam indícios de fake news e, assim, ter cautela maior com aquela informação.
“Pode-se transformar a ferramenta em um plugin [ferramenta que apresenta recursos adicionais ao programa principal] compatível com algumas redes sociais. E, a partir do momento em que você usa a rede social, o plugin vai poder indicar não que a notícia é falsa, de maneira assertiva, mas que ela pode ser falsa, de acordo com alguns parâmetros, como erros de português. Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa”, explica Rodrigues.
Internet: <www.cartacapital.com.br> (com adaptações).
No último parágrafo do texto CG1A1, seria maior o grau de formalidade do trecho ‘Também existe a possibilidade de fazer uma aplicação na própria Web, onde você cola o texto da notícia e essa aplicação vai te dizer se aquilo se assemelha ou não a uma notícia falsa’, garantidos a correção gramatical e o sentido original do texto, se tal trecho fosse reescrito da seguinte maneira:
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