我自己编写的代码，实现了注册登录发布新闻，管理员删帖，恢复等功能，页面美观，配色生动。

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。

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

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

HTML网址导航+新闻类网站，可以加GG广告，内有说明 纯HTML 文件，容易让GG 百度 收录，可以添加做自己的广告。赚取广告费。演示地址：http://www.g2g1.ccom

真实新闻 使用Python检测虚假新闻

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丹顿 用于通过电子邮件发送包含来自 JSON API 端点的数据的每周报告的系统。 代码： 问题： 执照： BSD 3 条款； 见许可证 贡献者： 见作者.rst 状态 - 2014 年 3 月 24 日 我把它放在一起来挠痒痒，并尽可能多地实施挠痒痒。 如果您有想要更改的内容，请提交问题或 PR。 要求 Python 2.6 或 2.7 安装并运行 跑步： $ git clone https://github.com/willkg/denton $ cd denton $ python denton-runner.py 等等，什么？ 没有虚拟环境？ 没有依赖？ 正确的。 此外，除非有令人信服的理由，否则不会在 PyPI 上发布。 配置 Denton 使用配置文件格式的配置文件。 这是一个示例： [main] # URL to retrieve url = http://