Este projeto é um sistema para análise de notícias, focado em identificar se elas são confiáveis ou não. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para detectar viés ou parcialidade em textos de notícias.

• Processa e limpa textos de notícias.
• Identifica características de viés, como termos vagos e apelos emocionais.
• Classifica as notícias como confiáveis ou não confiáveis.
• Gera relatórios detalhados sobre sinais de viés detectados.

• app.py: Contém o código principal para análise e classificação.
• news_data.csv: Conjunto de dados de exemplo contendo notícias e suas classificações.

1. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

2. Certifique-se de ter o arquivo news_data.csv no mesmo diretório que o app.py.

3. Execute o código:

   python app.py

4. Insira o texto de uma notícia no exemplo fornecido para ver a classificação e os sinais de viés detectados.

"Grande escândalo é revelado e gera medo na população"

=== Análise da Notícia ===
Texto da notícia: Grande escândalo é revelado e gera medo na população

Resultado da Classificação: Não Confiável

=== Relatório de Viés ===
Sinais de viés detectados:
  Sensacionalismo: 1 ocorrência(s)
  Apelo emocional: 1 ocorrência(s)
  Termos vagos: 0 ocorrência(s)

• pandas
• scikit-learn
• nltk
• numpy
• scipy