文件名称：伪造新闻和虚假信息的加权精度算法-研究论文
文件大小：1.32MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 09:06:52
artificial intelligence natural language processing
工作主题和目的：虚假新闻和虚假信息污染了信息环境。 因此，本文提出了一种通过七种机器学习算法的加权加权相结合的伪造新闻检测方法。 材料和方法：本文使用自然语言处理来分析新闻样本列表的文本内容，然后预测它们是FAKE还是REAL。 结果：加权精度算法已被证明可以减少过度拟合。 结果表明，从新闻媒体网站提取数据并通过实验中开发的约束机制过滤“质量”数据后，不同算法的个体性能得到了改善。 结论：该模型与现有机制的不同之处在于，它使算法选择过程自动化，并且同时考虑了所用所有算法的性能，包括性能较低的算法，从而提高了所有算法的平均准确性。算法的准确性。