FakeNews-Generator-And-Detector：训练T5模型以生成简单的Fake News，并使用RoBERTa...

假新闻生成器和检测器 最近，我正在试验T5模型并探索它所提供的选项。 考虑到当前最先进的NLP模型的汇总功能，我很想知道如果我转过头来会产生什么结果。 因此，输入短文本，然后让模型生成更长的文本。 如果我还要使用新闻数据集，那么我将拥有一个非常简单的“假新闻”生成器。 接下来，我可以使用该真实和虚假新闻来训练分类器，并查看另一个NLP模型将真实和虚假新闻进行分类的能力。 概括来说，此存储库包含以下3个步骤的代码： 在新闻数据集上训练T5模型，并生成带有假新闻的全套信息。 训练RoBERTA模型以能够对真实和虚假新闻进行分类。 对于看不见的测试集，首先使用T5模型生成假新闻，然后让RoBERTa模型对真实和假新闻进行分类。 作为新闻数据集，我使用了Tensorflow数据集 。 它主要用于新闻主题分类，但由于它包含120K新闻的“标题”和较长的“说明”，因此非常适合用于我的假新闻生