用Python制作系统树的教程 该存储库包含一个教程和从python中的序列数据创建系统树的示例。 它旨在作为入门，并使用BioPython软件包中的模块。 完整的教程可在。 jupyter笔记本中的示例-请参见turtles.ipynb文件的turtles文件夹 python文件中的示例-查看sharks.py文件的sharks文件夹 jupyter笔记本中的大树示例-请参见coral.ipynb文件的coral文件夹 youtube 教程。

使用句法分析的概念验证假新闻检测系统。 它使用位于的训练文件来训练机器学习模型。 然后，使用性能最好的模型（在此为SVC）来预测提供的文本是由人还是由机器生成的。 一个简短的介绍性视频。

假新闻Confia 基于新闻传播和用户声誉的虚拟媒体虚假新闻检测研究 剧本 这些脚本旨在创建用于数据挖掘和训练分类器的一组数据集。 数据集基于从Twitter提取到文件结构中的现有内容。 Jupyter笔记本 笔记本打算从以前创建的数据集中提取信息。 收集信息并将其用作不同分类器的输入，以创建多个机器学习模型。

假新闻检测 参考相关作品，并根据越南文文章建立基于LSTM和CNN的虚假新闻检测模型。

MAIS202 2020年秋季最终项目：假新闻检测器 抽象的 这是麦吉尔MAIS202的最终项目。 该项目的目标是对任何新闻产生“真实”或“伪造”分类。 提出并实现的算法是经典的朴素贝叶斯算法。 另外，我已经实现了广泛的自然语言预处理，使用了诸如“停用词去除”和“词义化”之类的方法来提高分类的准确性。 通过对多项式算法进行网格搜索并实现最佳参数，测试精度达到了97％。 储存库结构 该存储库包含2个文件夹和2个文件：。 派力宝 可交付成果1 数据选择提案.pdf 交付品2 Deliverable2.ipynb Delivearble2.pdf 可交付成果3 Deliverable3.ipynb 交付品3.pdf 可交付成果4 Deliverable4.ipynb 资料集 Fake.csv True.csv 最终项目 pycache的 环保 范本 fake.html r

假新闻检测器 建立一个模型来识别不可靠的新闻文章。 贡献者： Hutaf R. Aljohani，Abdullah Almokainzi，Arwa Ashi

FakeNews_Detection 假新闻检测器通过使用“ doc2vec”模型学习美国新闻的模式来建立分类器 假新闻检测 概述 社交媒体上的虚假新闻检测主题最近引起了极大的关注。 比较网站与带有标签的假新闻来源列表的基本对策是不灵活的，因此需要一种机器学习方法。 我们的项目旨在基于新闻文章的文本内容，使用自然语言处理技术直接检测虚假新闻。 问题定义 开发机器学习程序，以识别新闻源何时可能产生虚假新闻。 我们的目标是使用带有标签的真实和伪造的新文章语料库来构建分类器，该分类器可以根据语料库中的内容做出有关信息的决策。 该模型将重点根据来自某个来源的多篇文章来识别假新闻来源。 一旦某个来源被标记为虚假新闻的产生者，我们就可以高度肯定地预测该来源未来的任何文章也将是虚假新闻。 专注于来源扩大了我们对文章分类错误的容忍度，因为我们将从每个来源获得多个数据点。 该项目的预期应用是用于在社交媒

聊天机器人 使用康奈尔电影对话数据集的聊天机器人。 假设对话是问题，然后是模型的输出。 主要使用2层LSTM，一层是编码器，另一层是解码器。 40个纪元后，准确性为70％ 这是与机器人进行对话的示例： ！[替代文字]（ ）

SAN SAN库 这是进行的代码版本 caffe版本位于目录“ caffe”中。 代码的详细信息在“ caffe”目录中的README.md中进行了描述。 注意，本文中SAN的性能是通过Caffe框架的代码实现的。 pytorch版本位于目录“ pytorch”中。 我们已经在PyTorch 0.3.1版本上发布了版本测试。 代码的详细信息在“ pytorch”目录中的README.md中进行了描述。 引文 如果您使用此代码进行研究，请考虑引用： @InProceedings{Cao_2018_CVPR, author = {Cao, Zhangjie and Long, Mingsheng and Wang, Jianmin and Jordan, Michael I.}, title = {Partial Transfer Learning Wit

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: