假新闻检测器：使用现代机器学习技术来识别新闻是真实的还是虚假的

假新闻检测器 使用现代机器学习技术识别政治新闻文章中的虚假信息通过本杰明·卡尔斯伯格 目录 背景 什么是“假”新闻？ 从广义上讲，“假”新闻所包含的信息是虚假的或超出客观事实的夸大信息。 假新闻文章往往包含被认为是偏颇的语言，并且偏向一种观点，以促进政治议程或产生广告观点。 检测器如何工作 通过细化倾向于在“真实”和“伪造”新闻文章中使用的语言，检测器能够计算该文章来自事实来源的可能性。 *注意：这并不意味着检测器会验证文章中的实际要求。 它主要怀疑文章是否带有偏见。 数据 用于训练模型的数据包含超过70,000条带有标签的文章，这些文章来自“ Politifact.com”（占80％），“纽约时报”（占10％）和“洋葱杂志”（占10％）。 47％的文章标记为“伪造”，53％的标记为“真实”。 模型测试 使用TF-IDF向量为自然语言处理组织了数据： 用词合法化，避免重复 包含的三字组