使用LSTM-RNN进行虚假新闻检测-源码
虚假新闻检测器使用LSTM-RNN
通过使用LSTM（长期短期记忆）递归神经网络，开发了深度学习模型来识别文章何时可能是假新闻。
数据集
数据集在kaggle网站上给出
任务
在nltk Framework的帮助下，通过删除标点符号，停用词等对文本数据进行预处理
执行一种热编码，包括填充序列
应用词嵌入语料库文件
训练具有100个神经元的单层LSTM模型
训练数据的准确性为99％，测试数据的准确性为90％
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资源详情
[{"title":"（ 2 个子文件 2.75MB ） 使用LSTM-RNN进行虚假新闻检测-源码","children":[{"title":"Fake-news-detection-using-LSTM-RNN-main","children":[{"title":"Fake news detector using LSTM.ipynb <span style='color:#111;'> 10.06MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 597B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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