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clickbait-detector:使用深度学习检测Clickbait头条新闻
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2021-04-06
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诱饵检测器 使用深度学习检测clickbait标题。 在找到Chrome扩展程序(由) 该项目的doi为 要求 Python 2.7.12 凯拉斯1.2.1 Tensorflow 0.12.1 脾气暴躁的1.11.1 NLTK 3.2.1 入门 在项目目录中安装virtualenv virtualenv venv 激活virtualenv 在Windows上: cd venv/Scripts activate 在Linux上 source venv/bin/activate 安装要求 pip install -r requirements.txt 试试看! 尝试运行以下。 准确性 25个纪元后的训练准确度= 93.8%(损失= 0.1484) 25个纪元后的验证准确度= 90.15%(损失= 0.2670) 例子 $ python src/detect.py "Nov
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clickbait-detector-master
models
detector.h5 819KB
embeddings.npy 1.49MB
detector.finetuned.h5 814KB
fetch.py 800B
data
vocabulary.txt 46KB
vocabulary.glove.txt 3.18MB
genuine.sources.txt 78B
clickbait.txt 375KB
reddit
clickbait-reddit.txt 152KB
genuine-reddit.txt 249KB
news-reddit.txt 204KB
clickbait-top-reddit.txt 160KB
unique.sh 80B
clickbait.valid.txt 5KB
genuine.preprocessed.txt 389KB
clickbait.preprocessed.txt 379KB
feed
6.xml 279KB
4.xml 298KB
7.xml 279KB
3.xml 302KB
11.xml 310KB
2.xml 316KB
9.xml 301KB
5.xml 255KB
1.xml 316KB
8.xml 268KB
10.xml 317KB
genuine.txt 396KB
genuine.valid.txt 4KB
clickbait.sources.txt 70B
Procfile 28B
src
server.py 364B
models
__init__.pyc 167B
convnets.py 1KB
__init__.py 0B
convnets.pyc 2KB
convnet.pyc 2KB
train.pyc 3KB
__init__.pyc 160B
train.py 2KB
preprocessors
preprocess_embeddings.py 985B
__init__.pyc 174B
preprocess_text.py 2KB
__init__.py 0B
preprocess_text.pyc 3KB
detect.py 1KB
__init__.py 0B
scrapers
fetch_reddit.py 714B
fetch_guardian.py 631B
fetch.py 800B
convert_indian_express.py 401B
fetch_text.py 2KB
fetch_buzzfeed.py 378B
__init__.py 0B
requirements.txt 355B
LICENSE.md 34KB
.gitignore 54B
README.md 6KB
notebooks
Looking for Sneaky Clickbait.ipynb 9KB
Comparision with other approaches.ipynb 8KB
Finetuning on Reddit data.ipynb 21KB
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