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现在大多数人更喜欢互联网获取新闻，因为它既简单又便宜，但这导致假新闻的传播速度非常快。 假新闻通常是别有用心的，目的是为了获得经济、政治等方面的利益，大多数时候都有一个吸引用户的吸引人的标题，或者也可能是偶然的。 但它对人们的影响太大了。 如今，假新闻检测已成为一个具有挑战性的话题。 在这项工作中，我们使用从 POLITIFACT.COM 收集的 LIAR 数据集进行假新闻检测，该数据集可公开使用，提供每个案例的源文档链接。 在之前的所有工作中，该数据集的准确率都在 30% 左右。 在这项工作中，我们使用模型集成技术来提高使用 LIAR 数据集预测假新闻的准确性。 我们还尝试将问题陈述简化为二元分类，并部署了相同的集成技术，以便为准确计算提供更好的现实方法。

Big_Data_Project-伪造新闻检测 在这个项目中，我们展示了使用机器学习算法进行文本分类。 我们致力于对给定的新闻文章是假的还是真实的进行分类。 数据清理和预处理： 删除了文本中的特殊字符拼写检查了所有文档删除了停用词对文档进行矢量化处理。 向量化 对于矢量化，我们使用了-计数矢量化器，TFIDF矢量化器，哈希矢量化器。 分类 对于分类目的，我们使用了：多项朴素贝叶斯，支持向量机（LinearSVC），PassiveAgressiveClassifier。 我们比较了矢量化器和分类器的性能。 最后，我们使用集成模型来获得更高的精度。 我们使用scikit-learn最大投票分类器

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。

DetectFakeNews 检测虚假新闻：事实检查引擎 #Part 1：语音转文字 #Part＃：前端测试

Data_mining_HW5-假新闻检测2 同HW4针对假新闻作分析，预测一则新闻是否可靠 资料集共有两个： 1：假0：真分别利用RNN与LSTM对“ train.csv”的资料建模，对“ test.csv”测试计算准确度 使用Keras或Tensorflow来完成 注：“ test.csv”的标签在“ sample_submission.csv”里面 作业流程： 资料前处理： 一种。读取资料，利用分割符号切割字串，建立train＆test之DataFrame b。去除停顿词 C。文字转向量（Tfidf，Ｗord2vec…等） 建模 一种。分别用RNN与LSTM对train.csv的资料进行建模，自行设计神经网路的架构 b。加入降落图层设置降落参数进行比较 C。 plot出训练过程中的精度与损耗值变化 评估模型 一种。利用“ text.csv”的资料对2.所建立的模型进行测试，并计

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。