在此上签出应用 介绍 您是否相信从社交媒体听到的所有新闻？ 所有新闻都不真实，对吧？ 那么，您将如何检测到假新闻？ 我们将使用多项朴素贝叶斯方法将从新闻链接中删除的新闻分类为伪造或真实。 数据 我们将用于此python项目的数据集-我们将其称为news.csv。 该数据集的形状为7796×4。 第一列标识新闻，第二列和第三列分别是标题和文本，第四列具有标签，指示新闻是REAL还是FAKE。 数据集可以从下载 项目结构 该项目包括四个主要部分： fake_news_detection.py-这包含我们的机器学习模型的代码以对模型进行分类 app.py-包含Flask API，它们通过GUI或API调用接收新闻URL，从URL中提取文章，将其提供给模型并返回预测。 模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入url并显示新闻是假新闻还是真实新闻。 静态-此文件夹包含CSS文件。 req

虚假新闻检测分类代码

真实新闻 使用Python检测虚假新闻

假新闻分类器

假新闻检测器 欢迎分类为假新闻。 目标 端到端的机器学习管道将： 提取原始文本数据。 将原始文本数据处理为段落向量 将受过训练的有监督学习分类器应用于段落向量，以将原始文本标记为fake或not_fake fake 知识 比较当今使用的词嵌入应用程序的不同方法 在两者上都使用像Gensim这样的神经嵌入实现 词向量化和 段落矢量化 超调谐神经嵌入算法作为端到端流水线的一部分 使用标准的行业分类器，并将其与端到端管道集成 对多阶段机器学习管道进行故障排除 结构 （第一阶段）假新闻分类： 分类器应用程序伪造新闻文本。 嵌入代码是为学生事先准备的，因此他们可以专注于应用分类器基础知识。 将关注度量（精度，召回率，F1）和模型选择 （第2阶段）文本嵌入技术： 什么是Word2Vec，什么是Paragraph2vec 回顾历史策略以及word2vec为什么效果更好 TF IDF（历史简

假新闻检测模型，基于Keras深度学习

kaggle真假新闻分类数据集