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基于深度学习的假新闻检测:基于语义相似度的社交媒体监督假新闻检测分析( Fake News Detection Using Deep Learning: Supervised Fake News Detection Analysis in Social Media With Semantic Similarity Method )
V Konagala S Bano
不确定数据在普通新闻来源中的产生，例如新闻网站、基于网络的生活频道和在线报纸，使得它试图识别有能力的新闻来源，沿着这条线扩大了对计算工具的要求，以满足在线内容的坚定不移的质量。例如，伪造的新闻媒体被观察到必然使用抽象和热情的语言。当专家们正在努力建立一个基于人工智能的设备来识别虚假新闻时，没有足够的信息来准备他们的计算；他们做了主要的平衡。在这一章中，我们考虑了两个新的数据集，它们涵盖了不同的新闻领域，对网络新闻中的虚假内容进行了区分证明。因此，N-gram模型将区分虚假内容，重点是虚假审计和虚假新闻。这被许多学习分析所追求，以制造精确的虚假新闻标识符，并显示高达80%的正确性。
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