Debido a la evolución constante de las redes sociales y los diferentes tipos de fuentes de información, nos enfrentamos a diversas noticias falsas y diferentes tipos de desinformación. Actualmente, estamos trabajando en un proyecto para identificar métodos aplicables para detectar noticias falsas en tipos de lenguajes flotantes. Exploramos diferentes enfoques para detectar noticias falsas en la investigación presentada, que se basan en el análisis morfológico. Este es uno de los componentes básicos del procesamiento del lenguaje natural. El objetivo del artículo es averiguar si es posible mejorar los métodos de preparación de conjuntos de datos basados en el análisis morfológico. Recopilamos nuestro propio y único conjunto de datos, que consistía en artículos de editores verificados y artículos de portales de noticias que son conocidos como editores de noticias falsas y engañosas. Los artículos estaban en lengua eslovaca, que pertenece a los tipos de lenguajes flotantes. Exploramos diferentes enfoques en este artículo para la preparación del conjunto de datos basado en el análisis morfológico. Los conjuntos de datos preparados fueron los datos de entrada para crear el clasificador de noticias falsas y reales. Seleccionamos árboles de decisión para la clasificación. La evaluación del éxito de dos métodos diferentes de preparación se llevó a cabo debido al éxito del clasificador creado. Encontramos una técnica adecuada de preprocesamiento de conjuntos de datos mediante análisis de grupos morfológicos. Esta técnica podría utilizarse para mejorar la clasificación de noticias falsas.