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。

夏洛克 使用机器学习自动检测假新闻。 该存储库的目标是提供一种准确可靠的方法来发现已经由事实检查网站（例如Politifact）揭穿的虚假新闻。它通过将需要事实检查的文本中的句子与Google的事实检查浏览器（ ）之类的API抓取的事实检查结果进行比较，并返回带有超过特定阈值的相似度得分。 用法 要获取数据集，请运行 make dataset -j4 要使用其他下载二进制文件（例如aria2 ，请使用以下命令设置download变量 make dataset -j4 download="aria2c -x 8" 演示版 要使用演示，请运行 make python3 -m pip install -r requirements.txt python3 -m pip install -r requirements-demo.txt python3 -m uvicorn sherlock.de

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

机器学习支持的虚假新闻检测器 从初始构想到部署，构建端到端机器学习项目的完整示例。 此回购随附于博客文章系列，描述了如何构建假新闻检测应用程序。 这里包含的帖子： ：描述项目构想，设置存储库和初始项目工具。 ：描述如何使用工具获取数据集并执行探索性数据分析，以便更好地理解问题。 ：描述如何为第一个ML模型（随机森林分类器）获得功能训练/评估管道，包括如何正确测试管道的各个部分。 ：描述如何解释通过特征分析（通过诸如类的技术）和错误分析所学的第一个模型。 也可用于由驱动的第二个模型。 ：描述如何使用和部署模型以及构建随附的Chrome扩展程序。 还说明了用于以可伸缩和可复制的方式在应

微博虚假新闻鉴别模型的设计与实现，李少愚1，徐鹏，本文主要针对当前微博虚假新闻泛滥的现状，对比国内外虚假新闻鉴别的同类型方法，从基于文本内容的角度提出并实现了以深度学习技

对于文本挖掘的阅读笔记详细内容。社交媒体是一个自由表达自己观点和意见的平台，使交流比以前更加容易。这也为人们故意传播假新闻打开了机会。容易在网上获得各种新闻来源也带来了人们接触虚假新闻和可能相信这种新闻的问题。这使得我们在社交媒体上检测和标记此类内容变得非常重要。以目前社交媒体上生成新闻的速度，在不知道消息来源的情况下，很难区分真正的新闻和恶作剧。本文讨论了仅使用新闻文本的特征而不使用任何其他相关元数据来检测虚假新闻的方法。我们观察到通过集成方法将风格特征和基于文本的词向量表示相结合可以预测假新闻，准确率高达95.49%。

本文对虚假新闻的检测进行了综述。我们的调查介绍了自动识别假新闻的挑战。我们系统地回顾了为这项任务所开发的数据集和NLP解决方案。我们还讨论了这些数据集和问题公式的限制、我们的见解和建议的解决方案。

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