使用机器学习检测假新闻-研究论文

Ensemble Fake

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。

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