假新闻 :newspaper: 使用Python分类WebApp Sourcerer 用法:- 克隆我的存储库。 在工作目录中打开CMD。 运行pip install -r requirements.txt 在任何IDE(Pycharm或VSCode)中打开项目 运行Fake_News_Det.py ,转到http://127.0.0.1:5000/ 如果要通过一些更改来构建模型,则可以检查Fake_News_Detection.ipynb 。 您可以检查网络应用程序是否正常运行。 有时预测可能是错误的。 屏幕截图 笔记 该项目仅用于学习目的,不要认为它可以实时工作,因为模型是在历史和有限的数据上进行训练的。 对于这种系统的实时构建,我们需要更新的数据集,并且需要在特定的时间间隔内构建模型,因为新闻数据可以在几秒钟内更新,因此我们的模型也应该使用该数据进行更新。 随便 :index_pointing_up: 我和星星 :star:
2021-12-08 10:10:50 13.68MB JupyterNotebook
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虚假新闻识别检测数据集news.csv
2021-12-05 14:13:15 29.27MB 机器学习
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虚假新闻检测分类代码
2021-12-05 14:13:14 7KB 机器学习
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真实新闻 使用Python检测虚假新闻
2021-12-03 01:43:51 11.25MB JupyterNotebook
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fake_news_detection 使用Kaggle数据集检测假新闻的简单模型
2021-12-03 01:34:50 35KB nlp data-science machine-learning news
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新闻API 使用Swift编写的News-API,用于iOS和MacOS本机开发 新闻API是一个简单的HTTP REST API,用于从网络上搜索和检索实时文章。 它可以帮助您回答以下问题: 《纽约时报》目前正在播出哪些热门新闻? 今天发布了有关下一部iPhone的哪些新文章? 最近有没有任何博客提到或评论过我的公司或产品? 一篇文章获得了多少社交份额? (即将推出!)您可以使用以下条件的任意组合来搜索文章: 关键字或词组。 例如:找到所有包含单词“ Microsoft”的文章。 发布日期。 例如:找到昨天发表的所有文章。 源名称。 例如:查找“ TechCrunch”的所有文章。 源域名。 例如:查找在nytimes.com上发布的所有文章。 语。 例如:找到所有用英语写的文章。 您可以按以下顺序对结果进行排序: 发布日期与搜索关键字的相关性源的流行度您需要一个API密钥才能使
2021-12-01 21:07:42 5KB api json json-api swift4
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Linux and Mac OS Windows OS Module Version Coverage Downloads gdeltPyR gdeltPyR是一个基于Python的框架,用于访问和分析Python Pandas或R数据数据。 用户可以输入单个日期,日期范围(两个字符串的列表)或单个日期(列表中的两个以上),并返回。 Python 2即将退休。 因为gdeltPyR依赖于将终止对Python 2支持的几个库,所以谨慎地做同样的事情。 在接下来的几个月中,Python 2中的gdeltPyR功能将变得有问题。 移至Python 3以获得最佳体验。 gdeltPyR通过检索 ,并将提供一种的方法。 因此,您拥有的内核越多,提取更多数据所需的时间就越少。 此外,您拥有更多的RAM,您可以拉取更多的数据。 最后,对于RAM受限的工作流,创建一个用于提取数据,写入磁盘和
2021-11-29 22:11:39 2.56MB python news geolocation data-frame
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wiki百科训练word2dev模型可以使用的语料库,wiki语料库zhwiki-latest-pages-articles.xml,希望可以有所帮助,该文件是训练好的
2021-11-18 16:12:26 43.2MB 语料库
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retrofit2 极简封装,极简接入。一个请求只需三步。 1.针对不同项目需求,支持三种不同的初始化。 2.高度定制请求主体 3.支持下载,显示进度 4.支持取消请求 5.支持loding
2021-11-16 21:17:25 229B retrofit2 Karler dvlp_org dvlp_news
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