基于神经网络的虚假评论识别系统备注：数据处理时，应该以utf-8编码，不然读出来的数据较乱，修改数据形式，读取Excel文件，以utf-8编码打乱数据集使得最后的结果更加合理添加测试集验证模型测试集：训练集=2:8在训练集的过程中添加验证集，比例为1:9最后的下面如下图所示。数据比例：模型结构：模型指标：建议：词向量的维度太大，句子太短，导致句子向量比较稀疏，可以修改句子维度大小；同时可以修改代码
转载
2024-06-24 05:22:41
205阅读
菜鸟一枚，大佬勿喷，主要是想分享，希望能帮到像我一样的人。 主要代码是参考：https://github.com/SoulDGXu/NLPVisualizationSystem/tree/master/frontend 他这个代码实现了词云、摘要生成等功能吧。因为我做的是虚假评论检测系统，就没有使用他这个里面的功能，参考了他的思路和使用 了他的前端界面。 前端是Bootstrap框架完成的，后端是
转载
2024-08-06 11:41:25
188阅读
1. 前言 虚假评价检测是数据挖掘异常检测任务中一种典型问题，与我们之前介绍的社交网络虚假账户问题不同的是，虚假评价一般出现在一些电子商务和 提供O2O服务的网站中，例如 Yelp，Amazon 和国内的大众点评等。 用户，评价和商品之间的关系 虚假评价检测问题有三种类型的实体，分别是评价发布者，评价的对象和评价内容。与社交网络只有一种类型的用户不同，虚假
作者：杨晓凡在各种机器学习方法火热、神经网络加速芯片和生成式模型火热、研究人员们常常为优秀论文拍案叫绝的 2017 年中，普通大众视野中的热门人工智能成果除了 AlphaGo，还有一件惊人的就是人工智能机器人 Sophia。Sophia 在「Tonight」节目上从 2016 年年底开始，初创公司 Hanson Robotics 的人工智能机器人
转载
2024-01-02 14:54:54
256阅读
伪代码的使用 Usage of Pseudocode伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用为代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal, C, Java, etc)实现。因此，伪代码必须结构清晰，代码简单，可读性好，并且类似自然语言。下面介绍一种类Pascal语言的伪代码的语法规则。伪代码的语法规则在伪代码中，每一条指令占一行(else if 例外，)
新智元报道
编辑 / 张佳&小芹
近日，Facebook宣布启动一项“Deepfake视频检测挑战赛”，壕掷1000万美元，悬赏能够最好地检测出利用Deepfake技术制造的假视频，包括微软、MIT、牛津大学，加州大学伯克利分校等业界学界联合支持。
比赛链接为 https://www.biendata.com/competition/falsenews/比赛由智源研究院和中科院计算所主办，比赛平台为biendata。冠军模型可以访问下述链接获取：https://www.biendata.com/models/category/3529/L_notebook/文章内容已由团队成员和平台授权。任务描述文本是新闻信息的主要载体，对新闻文本
转载
2024-07-30 10:29:43
112阅读
# 实现NLP虚假新闻检测的流程与代码示例
随着社交媒体和信息技术的发展，虚假新闻的传播问题日益严重。为了帮助小白理解如何使用自然语言处理（NLP）技术进行虚假新闻检测，本文将介绍实现的基本流程及每一步的代码示例。
## 流程概览
在开始之前，我们先看看整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------
原创
2024-09-03 06:06:07
79阅读
虚假新闻（1）广义定义对假新闻的更广泛的定义侧重于新闻内容的真实性或意图。一些报纸认为讽刺新闻是假新闻，因为其内容是假的，尽管讽刺新闻往往是面向娱乐的，并向消费者揭示了它自己的欺骗性。（2）狭义定义（常用） 假新闻的狭义定义是故意和可验证的虚假的和可能误导读者的新闻文章。这个定义有两个关键特征：真实性和意图。 首先，假新闻包括可以被验证的虚假信息。 其次，虚假新闻是用不诚实的意图来误导消费者的。这
转载
2023-08-31 16:41:02
352阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx这篇文章主要以第二名为讨论对象，来自美团NLP团队。同时会对比第一名和第三名的方案...
转载
2022-04-25 13:57:32
964阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx这篇文章主要以第二名为讨论对象，来自美团NLP团队。同时会对比第一名和第三名的方案...
转载
2021-10-26 15:04:13
1454阅读
# 基于飞桨NLP的虚假新闻检测方法
虚假新闻的传播对社会造成了极大的影响，给个人、企业和政府带来了很多问题。虚假新闻具有迅速传播、影响力巨大的特点，容易误导公众和引发社会恐慌。因此，我们需要一种可靠的方法来准确地检测虚假新闻。本文将介绍一种基于飞桨NLP的虚假新闻检测方法，并提供相应的代码示例。
## 虚假新闻检测方法简介
虚假新闻检测是一项复杂的任务，需要综合运用自然语言处理、机器学习等
原创
2024-01-19 03:55:44
287阅读
# NLP如何检测评论的专业度
在现代信息社会，在线评论对企业和产品的影响越来越显著。无论是社交媒体、产品评论还是论坛帖子，用户的意见往往能够影响其他消费者的决策。但评论的专业度又是一个重要的因素，有些评论可能因为内容的专业性和准确性而更具说服力。本文将探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术来检测评论的专业度，并提供一个具体的实现方案。
## 1. 什么是评论的专业度？
评论的专业度通常指的
一、 K-均值聚类算法聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。簇内对象越相似，聚类效果越好。K-Means算法就是其中的一种聚类算法。其实现代码如下：#1.KMeans均值聚类算法
#2.伪代码
"""
创建k个点作为起始质心（随机选择）
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据中的每个数据点
对每个质心
转载
2024-09-03 06:48:09
94阅读
你知道如何去辨别假新闻吗？这一问题已经让各种社交平台非常头疼，特别是 Facebook，该公司已经采取了各种措施来打击假新闻的传播，Facebook 承认用户需要一些帮助来识别该平台上的假新闻。2017 年 4 月初 Facebook 宣布将在社交平台上的新闻串流资讯加入了提示讯息，给用户提供了一些识别假新闻的建议，2017 年 4 月 12 日这些提示讯息已经正式上线，Facebook 在声明中
转载
2024-08-09 17:20:50
23阅读
本次介绍假新闻赛道一第一名的构建思路，大家一起学习下任务描述 文本是新闻信息的主要载体，对新闻文本的研究有助于虚假新闻的有效识别。虚假新闻文本检测，具体任务为：给定一个新闻事件的文本，判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。该任务可抽象为NLP领域的文本分类任务，根据新闻文本内容，判定该新闻是真新闻还是假新闻。针对该任务，本文采用BERT-Finetune、BERT-CNN-Pooling、
几个概念社交网络的新闻往往包括新闻内容，社交上下文内容，以及外部知识。其中新闻内容指的是文章中所包含的文本信息以及图片视频等多模态信息。社交上下文信息指的是新闻的发布者，新闻的传播网络，以及其他用户对新闻的评论和转发。外部知识指客观事实知识，通常由知识图谱表示外部知识。虚假新闻检测的定义是给定新闻文章的新闻内容，社交上下文内容，以及外部知识，去判断新闻文章的真假。分类（方法一）根据Jointly
转载
2024-01-02 11:19:27
528阅读
# NLP判断评论的技术探讨
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的一个重要领域，它旨在使计算机能够理解、生成和与人类语言进行交互。在网络时代，用户生成的评论和反馈变得越来越重要，如何通过NLP技术判断评论的情感倾向和质量成为了一个有趣且实用的课题。本篇文章将介绍如何利用NLP对评论进行分析，提供简单的代码示例，并使用Mermaid语言展示相
来自：复旦DIS1. Argumentation-Driven Evidence Association in Criminal Cases刑事案件中的证据关联是将一组司法证据划分为若干不重叠的子集，提高定罪的可解释性和合法性。可以观察到，分成同一子集的证据通常支持同一主张。在证据关联步骤中，此篇文章提出了一种基于论证驱动（argumentation-driven）的监督学习方法来计算证
PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network提出了一个基于MKLDNN加速策略的轻量级CPU网络，命名为PP-LCNet，它提高了轻量级模型在多任务上的性能。本文列出了可以在延迟几乎不变的情况下提高网络准确性的技术。通过这些改进，PP-LCNet在相同的分类推理时间下，准确率可以大大超过以前的网络结构。如下图所示，它优于最先进的模
转载
2023-12-20 15:32:04
30阅读
