假新闻 ，分类为假新闻和真实新闻。 :handshake: 小组项目 :school: :label: “如果你讲的谎言足够大并且不断重复，人们最终会相信它。只有在国家可以保护人民免受谎言的政治，经济和/或军事后果的情况下，才可以维持这种谎言。因此，对于国家来说，运用其一切力量来压制异议至关重要，因为真理是谎言的致命敌人，因此，从广义上讲，真理就是国家的最大敌人。” （ 使命 :anchor: 报告书 :books: 提议 :bookmark_tabs: 中期报告 :bookmark_tabs: 跑步 :male_sign:‍:male_sign: :female_sign:‍:female_sign: 高度 :TOP_arrow: 建议在类似Unix的系统（Linux，macOS等）上运行该应用程序。 ！ 安装依赖项时，使用Windows可能会导致一些问题。 :crying_face: 0.克隆存储库 :down_arrow: git clone https://github.com/vicw0ng-hk/fake-real-news.git 或者，通过SSH克

该数据是一个假新闻标记数据，包括从244个网站上利用Chrome的BS Detector扩展工具识别出的假新闻数据。

人们为什么认为公然不准确的新闻标题（“假新闻”）？ 我们是使用推理能力说服自己相信与我们的意识形态相符的陈述是真实的，还是通过推理使我们能够有效地将假冒伪劣与真实性区分开来，而不管政治意识形态为何？ 在这里，我们使用认知反射测验（CRT）作为参与分析推理倾向的一种量度，在两项研究（总共N = 3,446名机械土耳其工人）中测试了这些竞争帐户。 我们发现，CRT性能与假新闻的感知准确性负相关，并且与从真实新闻中辨别假新闻的能力正相关-甚至对于与个人政治意识形态相称的标题也是如此。 而且，从思想上讲一致的标题上总的分辨力实际上要好于在思想上不一致的头条。 最后，标题级分析发现CRT与相对不可信（主要是假）标题的感知准确性负相关，与相对合理（主要是真实）标题的感知准确性正相关。 相反，CRT与感知准确性之间的相关性与标题与参与者的意识形态对齐的紧密程度无关。 因此，我们得出结论，无论故事是与一个人的政治思想观念相一致还是相悖，都可以使用分析性思维来评估标题的合理性。 因此，我们的发现表明，对伪造新闻的易感性更多地是由懒惰的思维驱动，而不是由游击党本身的偏见所驱动，这一发现为反击伪造新闻开辟了潜在的途径。

假新闻 该模型检测给定新闻是REAL还是FAKE。 算法 在此模型中，我们使用了两种不同的算法： 朴素贝叶斯-80.26％ 被动攻击性分类器-88.32％ 数据集 您可以从给定的链接（ ）下载数据集:: =>下载数据集并将其放入名为数据集的文件夹中 数据集的形状为7795×4。 第一列标识新闻，第二列和第三列分别是标题和文本，第四列具有标签，指示新闻是REAL还是FAKE。 运行模型 python Fake_news_detector.py 使用朴素贝叶斯模型的准确性为80.26％，使用PassiveAggressiveClassifier模型的准确性为88.32％。

fake_news_TFIDF_analysis 使用TFIDF分析进行假新闻预测 资料来源：Kaggle资料集 网址： ： 目的： 阿拉伯联合酋长国TF-IDF数据处理和相关单词的特征提取 使用新闻数据集来训练MLlib中的不同分类回归模型。 使用训练有素的模型来确定哪些绩效更好。 要求： 安装了Spark 客观的 ： 使用TF-IDF数据处理和特征提取来识别文本中更相关的单词 执行步骤以提取特征并标记并提交给分类回归模型。 演示使用MLlib库的不同方法。

假新闻检测 该项目是我们硕士论文的一部分。 它是对用于假新闻检测的各种ML模型的比较研究。 团队成员 金舒克·穆克吉吉·普里亚达尔西·罗伊·阿里特罗·拉希特

WSDM Cup 2019：ByteDance-虚假新闻分类 该存储库包含在WSDM cup 2019任务1上提交1st place源代码。 问题 ByteDance是一家位于中国的全球互联网技术公司。他们的目标是建立一个全球性的内容平台，使人们能够以不同的形式享受各种内容，并重点关注跨语言，文化和地理区域的人们的交流，娱乐和启发。 ByteDance面临的挑战之一是打击各种类型的虚假新闻，此处指的是各种形式的虚假，不准确或误导性信息。结果，ByteDance创建了一个大型的虚假新闻文章数据库，任何新文章都必须根据新文章与数据库中文章之间的匹配情况，在发布之前必须经过内容真实性测试。经人工验证其状态后，被识别为包含虚假新闻的文章将被撤回。因此，过程的准确性和效率对于使平台安全，可靠和健康至关重要。 ByteDance邀请社区中的研究人员和学生参加以下任务。给定假新闻文章A的标题和即将到来的

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。