文件名称：clickbait_classifer
文件大小：1.67MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 21:45:18
JupyterNotebook
使用基于NLP的机器学习和深度学习进行假新闻分类 项目概况 这种误导性虚假新闻在互联网上的术语是“点击诱饵”（clickbait），这些标题引起读者的注意，以使他们点击虚假新闻。 这类假新闻充其量会误导您，而在最坏的情况下则不会真实。 在这个项目中，我使用NLP（自然语言处理）从标题文本中提取了许多有趣的模式，并进行了探索性数据分析，以通过创建直观功能来提供有关假冒或点击诱饵标题的有用见解。 在此项目中，我使用NLP从标题文本中提取了有趣的模式，并进行了探索性数据分析，以通过创建直观功能来提供有关假标题的有用见解。 该项目包括以下详细工作： 使用NLP进行探索性数据分析和特征工程 使用基于文本的功能进行机器学习建模 使用基于文本的功能的深度学习建模（LSTM） 从基于tex的功能构建BERT模型 关于数据 该项目中使用的是Kaggle的。 数据集包含两种类型的文章：假新闻和真实新闻。
【文件预览】：
clickbait_classifer-main
----.gitignore(2KB)
----README.md(5KB)
----Fake_news_preprocessing.ipynb(25KB)
----fake_news_classification_machine_learning_approach.ipynb(189KB)
----fake news Analysis.ipynb(2.08MB)