假新闻检测器 使用现代机器学习技术识别政治新闻文章中的虚假信息通过本杰明·卡尔斯伯格 目录 背景 什么是“假”新闻？ 从广义上讲，“假”新闻所包含的信息是虚假的或超出客观事实的夸大信息。 假新闻文章往往包含被认为是偏颇的语言，并且偏向一种观点，以促进政治议程或产生广告观点。 检测器如何工作 通过细化倾向于在“真实”和“伪造”新闻文章中使用的语言，检测器能够计算该文章来自事实来源的可能性。 *注意：这并不意味着检测器会验证文章中的实际要求。 它主要怀疑文章是否带有偏见。 数据 用于训练模型的数据包含超过70,000条带有标签的文章，这些文章来自“ Politifact.com”（占80％），“纽约时报”（占10％）和“洋葱杂志”（占10％）。 47％的文章标记为“伪造”，53％的标记为“真实”。 模型测试 使用TF-IDF向量为自然语言处理组织了数据： 用词合法化，避免重复 包含的三字组

假新闻 假新闻预测

假新闻识别技术综述 Combating Fake News: A Survey on Identification and Mitigation Techniques

社交媒体平台给了用户在网上发布内容和表达意见的机会，而且非常快速和简单。网上发布内容的便利性和社交媒体的匿名性增加了发布有害内容的数量。本教程将重点介绍如何检测在线发布的有害信息。该指南将特别关注两类有害信息，虚假新闻和仇恨言论。

益普索-2018年全球假新闻报告（英文）-2019.1-36页.pdf

Grover：神经网络假新闻生成与检测