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

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

此代码采用通用scrapy 框架 爬取了中北大学的校园新闻/适合新手入门练习SCRAPY 的使用，希望能够对你的学习有所帮助， 关于组织2019年度正高级经济师申报推荐工作的通知2019-11-11 关于首届“山西省优秀人才突出贡献奖”和 “山西省人才工作贡献奖”推荐结...2019-11-08

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2021-12-08 16:21:14 563KB scrapy nuc

假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述所有模型组合在一起，形成了一个集成分类器，该分类器使用所有这些分类器来预测标签和分类概率并使用软投票方法做出最终预测。 建议的系统步骤： 数据收集：为了实施和测试所建议的系统，使用了William Yang Wang []的“说谎者，说谎者裤子着火：用于虚假新闻检测的新基准数据集”。 该存储库中

用C#.net做的新闻发布系统 数据库为sql server 2000

完全自己写的代码 ，是基于MVC的模式，没有用到框架，适合新手学习，我认为只要自己认真的写完这些代码 还是有所收获的。

图文信息；欢迎页面，音乐控制（修复版）