fake news detector

假新聞探測器

概述

近年來，在線社交媒體的增長極大地促進了人們相互交流的方式。將網站與標記為假新聞列表列表進行比較的基本對策是不靈活的，因此需要一種機器學習方法。我們的項目旨在根據新聞文章的文本內容使用自然語言處理直接檢測假新聞。

問題定義

制定機器學習程序，以確定何時可能是假新聞。我們的目的是使用標有真實和虛假新聞文章的語料庫來構建分類器，該分類器可以根據語料庫的內容做出有關信息的決定。該模型將著重於確定假新聞。

數據集說明

Train.CSV：具有以下屬性的完整培訓數據集：ID：新聞文章的唯一ID標題：新聞文章的標題作者：新聞文章的作者：本文的文本：可能是不完整的標籤：將文章標記為潛在不可靠的標籤1：不可靠0：可靠

test.csv：一個帶有所有相同屬性的測試培訓數據集，沒有標籤。

內容

• 文本預處理技術
• NLP技術（TF-IDF，單詞袋）
• 邏輯回歸
• 評估指標和混亂矩陣
• 使用燒瓶的模型部署。

嘗試一下

 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

比較模型的準確性

模型	準確性
邏輯回歸	72.94％
多元素	88.42％

假新聞應用程序

參考

• UTSAV AGGARWAL的假新聞檢測項目現場會議
• 來自Kaggle的數據集