fake news detector

偽のニュース検出器

概要

近年、オンラインソーシャルメディアの成長は、人々が互いにコミュニケーションをとる方法を大いに促進してきました。 Webサイトをラベル付けされた偽のニュースソースのリストと比較することの基本的な対策は柔軟性がないため、機械学習アプローチが望ましいです。私たちのプロジェクトは、ニュース記事のテキストコンテンツに基づいて、自然言語処理を使用して偽のニュースを直接検出することを目的としています。

問題の定義

機械学習プログラムを開発して、記事がいつ偽のニュースであるかを特定します。ラベル付きの実際のニュース記事と偽のニュース記事のコーパスを使用して、コーパスからのコンテンツに基づいて情報に関する決定を下すことができる分類子を構築することを目指しています。このモデルは、偽のニュースを特定することに焦点を当てます。

データセットの説明

Train.CSV：次の属性を含む完全なトレーニングデータセット：ID：ニュース記事の一意のIDタイトル：ニュース記事著者：ニュース記事の著者テキスト：記事のテキスト。不完全なラベルになる可能性があります：記事を潜在的に信頼できないものとしてマークするラベル1：信頼できない0：信頼性

test.csv：ラベルなしのtrain.csvですべての同じ属性を備えたテストトレーニングデータセット。

コンテンツ

• テキストの前処理手法
• NLPテクニック（TF-IDF、ワードバッグ）
• ロジスティック回帰
• 評価メトリックと混乱マトリックス
• フラスコを使用したモデルの展開。

試してみてください

 Clone the repo to your local machine-
> git clone https://github.com/sanikamal/fake-news-detector.git
> cd fake-news-detector

Make sure you have all the dependencies installed-

python 3.6+
numpy
pandas
matplotlib
sklearn
nltk

モデルの精度を比較します

モデル	正確さ
ロジスティック回帰	72.94％
マルチノミアンブ	88.42％

偽のニュースアプリ

参照

• Utsav Aggarwalの偽ニュース検出プロジェクトライブセッション
• Kaggleからのデータセット