注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Fake-News-Detection-源码

  2. 假新闻检测 这是一种基于语言的假新闻检测器，使用了提到的功能。 参考 自动检测假新闻 捕捉假新闻的风格 虚假新闻的早期发现：跨学科研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：555kb
    • 提供者：weixin_42118161

  1. Fake-News-Detection-System:假新闻检测系统，用于检测新闻是否为伪造。 使用“说谎者，说谎者着火的裤子”训练模型-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：weixin_42097914

  1. fake-news:使用自然语言处理技术检测虚假新闻-源码

  2. 假新闻 使用自然语言处理技术检测虚假新闻

  3. 所属分类：其它

  1. 假新闻检测-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：45mb
    • 提供者：weixin_42139302

  1. 虚假新闻检测：使用机器学习创建虚假新闻检测-源码

  2. 假新闻检测 使用机器学习创建虚假新闻检测

  3. 所属分类：其它

  1. NewsAnalysis：分析新闻来源的偏倚和可靠性-源码

  2. R中的新闻分析 我们发现非常有趣的一件事是，不同国家的媒体公司对新闻的报道有多么不同。 在这个项目中，我们尝试过滤这些标题，以更好地了解新闻。 该R项目分为四个主要部分：文本分析，实体检测，情感分析和虚假新闻分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42168830

  1. 使用LSTM-RNN进行虚假新闻检测-源码

  2. 虚假新闻检测器使用LSTM-RNN 通过使用LSTM（长期短期记忆）递归神经网络，开发了深度学习模型来识别文章何时可能是假新闻。 数据集 数据集在kaggle网站上给出 任务 在nltk Framework的帮助下，通过删除标点符号，停用词等对文本数据进行预处理 执行一种热编码，包括填充序列 应用词嵌入语料库文件 训练具有100个神经元的单层LSTM模型 训练数据的准确性为99％，测试数据的准确性为90％

  3. 所属分类：其它

  1. Faker：虚假信息挑战SBPBRiM-源码

  2. 朝着自动系统检测政治媒体中的虚假信息 介绍 根据各种因素，任何信息都可以是真实的或虚假的。 在此项目中，我们在两个基准数据集上使用深度学习和NLP技术将一段文本分类为真实或伪造。 请查看最终报告以查看有关体系结构和性能指标的更多信息。 说谎者 LIAR数据集有6种不同的类别，从True到Pants fire。 假新闻网 FNN有两个不同的类。 真实和虚假。 分词器 我们使用pyTorch的BERT标记工具。 我们删除了TF-IDF表示的停用词，并保留了双字TF-IDF的停用词。 嵌入 对于骗子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：weixin_42102634

  1. 虚假新闻检测-源码

  2. 虚假新闻检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_42126668

  1. BOLD-Bayesian-Online-Liar-Detector：设计一个ML框架，可以实时检测虚假新闻。 试试看！！-源码

  2. 贝叶斯贝叶斯在线骗子检测器 我们开发了一种贝叶斯神经网络算法来预测文本语料库是真实的还是伪造的内容。 有一个链接指向用于实时测试的BOLD网页。 这是研究论文的一部分。 试试看。 玩得开心。 干杯！！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1008kb
    • 提供者：weixin_42139429

  1. 假新闻检测：参考相关著作并基于LSTM和CNN为越南文章建立假新闻检测模型-源码

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：164kb
    • 提供者：weixin_42104181

  1. 新闻搜索：大学项目：具有伪造新闻检测功能的新闻搜索引擎-源码

  2. 新闻搜索 新闻搜索引擎具有使用虚假新闻检测功能的Python，使用微型Web框架Flask实现。 在线演示 注意：部署可能需要几秒钟 功能性 网络抓取：应用程序可以下载并验证给定域中的所有文章 文章索引：词袋，文档反向频率，SVD和低秩近似 假新闻检测：使用我的python包对文章进行分类 预习 搜索结果： 示例分析（真实新闻）： 分析示例（注意）： 使用的技术 前端： 引导程序 JS，jQuery 后端： Python 烧瓶 模板引擎：Jinja

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：532kb
    • 提供者：weixin_42118161

  1. 虚假新闻检测使用人群资源：用于伪造新闻文章验证的众包Web应用程序-源码

  2. 事实上 社交媒体改进了基于志愿者的人群来源事实检查 团队名称：空白空间 成员： 1. Suraj Soni : 160050092 2. Sai Teja Talluri : 160050098 3. Chaithanya Naik : 160050102 4. Jagadeep Sai : 160050104 行为守则： 该项目的整个代码纯粹是我们自己的工作，我们没有得到其他学生的任何帮助，也没有从互联网上复制代码，并且在任何时候我们都可以解释所编写代码的任何部分。

  3. 所属分类：其它

  1. Fake_News_Detection：使用Scikitlearn进行虚假新闻检测的机器学习方法-源码

  2. Fake_News_Detection：使用Scikitlearn进行虚假新闻检测的机器学习方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42114580

  1. 假新闻：从最初的构想到模型部署，构建一个假新闻检测器-源码

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

  1. Big_Data_Project：虚假新闻检测-使用矢量化（例如计数矢量化器，TFIDF矢量化器，哈希矢量化器）进行特征提取。 然后使用Ensemble模型对新闻是否为假新闻进行分类-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42133415

  1. Fake_News_Detection-源码

  2. 假新闻检测 在当今社会，在线检测虚假新闻非常重要，因为现有的大量技术正在Swift产生新的新闻内容。 在虚假新闻的世界中，有七个主要类别，每个类别中的虚假新闻内容都可以基于视觉和/或语言。 为了检测虚假新闻，可以使用多种方法来分析语言和非语言线索。 虽然这些检测虚假新闻的方法通常很成功，但它们确实有一些局限性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：46mb
    • 提供者：weixin_42104366

  1. sherlock:使用机器学习自动检测假新闻-源码

  2. 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="ari

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：weixin_42114580