作者丨孙子荀单位丨腾讯科技高级研究员研究方向丨多模态内容质量本人过去几年一直从事内容质量方面的算法工作，近期出于兴趣对假新闻这个问题做了一些调研，简单总结一下提供读者参考。在某种程度上假新闻的是一个微观领域问题，它和谣言分类，事实判断，标题党检测，垃圾内容挖掘等都比较类似，在宏观上说都属于内容质量的领域，所以很多方法其实是通用的框架。本文主要简单介绍了我们的做法和几篇具有典型代表的假新闻论文，从不
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2024-08-26 07:46:46
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在现代信息时代，真假新闻的泛滥给人们的信息获取带来了巨大的挑战。人们需要有效地判断和分类新闻的真实性，以避免被误导。对此，运用自然语言处理（NLP）技术对真假新闻进行分类，不仅是学术研究的热点，也是实用技术的应用需求。本文将详细探讨真假新闻分类的NLP处理过程，从背景描述到技术原理，再到架构解析、源码分析、案例研究以及扩展讨论，力求呈现出这一领域的系统性和整体性。
### 背景描述
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人类在处理大量信息时，是有局限的。如果现在有几条新闻让你辨别真假：1，“震惊！深圳市将于10月25日发生极昼现象！”；2，“腾讯将给每位微信用户充值100元,手慢无”；3，“美职篮：湖人4-2中击败热火，荣获赛季总冠军”……你肯定觉得超简单，但如果现在有几千甚至数万条新闻让你辨别真假，你会觉得“是在玩我吧！”。 当然，如果你特别有毅力，可能会尝试一下各种评判标准，去进行快速筛选，但这
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2023-12-22 19:47:34
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Task4:基于深度学习的文本分类1-fastText与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。从本章开始我们将学习如何使用深度学习来完成文本表示。文本表示方法Part2在上一章节，我们介绍几种文本表示方法： One-hot Bag of Words N-gram TF-IDF 也通过sklean进行了相应的实践，相信你也有了初步的认知。但上述方法都或多或少存在一定的问
1.Abstract随着多媒体的发展，许多假新闻通过图像或者视频来吸引读者，所以视觉信息是新闻检测的重要内容，作者发现，在现实世界，假新闻在物理和语义层面与真实新闻有很大不同， 因此，作者提出了一种新颖的框架多域视觉神经网络（MVNN）来融合频域和像素域的视觉信息来检测假新闻。具体来说，作者设计了一个基于 CNN 的网络来自动捕获频域中假新闻图像的复杂模式； 并利用多分支 CNN-RNN 模型从像
ython不超过10行代码就可实现人脸识别，教你辨别真假】人脸识别技术大致由人脸检测和人脸识别两个环节组成。之所以要有人脸检测，不光是为了检测出照片上是否有人脸，更重要的是把照片中人脸无关的部分删掉，否则整张照片的像素都传给f(x)识别函数肯定就不可用了。人脸检测不一定会使用深度学习技术，因为这里的技术要求相对低一些，只需要知道有没有人脸以及人脸在照片中的大致位置即可。一般我们考虑使用OpenCV
本文介绍一下使用朴素贝叶斯算法来做文本分类任务。 数据集是搜狗新闻数据集“corpus_6_4000”，它包含六大类新闻，每类新闻4000篇，每篇新闻长度在几百到几千字不等。六类新闻分别是'Auto', 'Culture', 'Economy', 'Medicine', 'Military', 'Sports'。今天的任务就是使用监督学习算法（朴素贝叶斯）来实现文本自动分类问题。话不多说，让我们
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2023-12-18 23:10:55
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Python爬取影评并进行情感分析和数据可视化 文章目录Python爬取影评并进行情感分析和数据可视化一、引言二、使用requests+BeautifulSoup进行影评的爬取1、分析界面元素2、编写代码三、情感分析1、数据预处理2、情感分析3、数据可视化 一、引言前几天出了《航海王：红发歌姬》等电影，我就立马看了，正好做一个爬取影评，想看看影评的好坏。这就离不开python爬虫和自然语言处理技术
GitHub：https://github.com/codelucas/newspaperNewspaper文档说明：https://newspaper.readthedocs.io/en/latest/Newspaper快速入门：https://newspaper.readthedocs.io/en/latest/user_guide/quickstart.htmlNewspaper是一个pyt
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2024-02-02 07:02:54
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爬虫数据网址：新闻中心滚动新闻_新浪网最近想获取一些新闻数据来做一个NLP的分类模型所以爬取了新浪的一些新闻数据用于学习使用。首先先查看网页源码：发现url中id和类别中的s_id相等，经过尝试替换，发现该编号确实是类别所在标签。有发现page这个参数和页数相同，其中num=50 ,和pageid=153这两个参数没有太大的影响，所以就可以通过修改这两个参数的值来获得不同标签下的url了
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2023-08-14 23:47:35
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# 实现Python_sklearn预测真假新闻
## 1. 介绍
在这个任务中，我们将使用Python和Scikit-learn库来实现预测真假新闻的功能。本文将指导你完成整个流程，并提供每一步需要做的具体操作和代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
erDiagram
真假新闻 --> 数据处理
数据处理 --> 特征提取
特征提取 --> 模型训
原创
2024-02-22 07:44:46
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目标是把腾讯新闻主页上所有新闻爬取下来，获得每一篇新闻的名称、时间、来源以及正文。接下来分解目标，一步一步地做。步骤1：将主页上所有链接爬取出来，写到文件里。python在获取html方面十分方便，寥寥数行代码就可以实现我们需要的功能。代码如下:def getHtml(url):page = urllib.urlopen(url)html = page.read()page.close()retu
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2023-07-08 20:52:11
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准备相信各位对python的语言简洁已经深有领会了。那么，今天就带大家一探究竟。看看一行python代码究竟能干些什么大新闻。赶紧抄起手中的家伙，跟小编来试试吧。首先你得先在命令行进入python。像下面一样。> python
Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 08:06:12) [MSC v.1900 64 bit (AMD64
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2024-03-01 20:47:28
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# 用 Python 实现新闻主题分类
作为一名刚入行的小白，了解新闻主题分类的流程至关重要。下面我将通过一系列步骤，详细介绍如何使用 Python 实现新闻主题分类的基本过程，同时提供必要的代码和解释。
## 流程概述
以下是实现新闻主题分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
# 新闻主题分类：用Python实现自动化分类
在数字化时代，每天都有成千上万的新闻涌现。在这样的信息洪流中，如何快速、准确地对新闻进行主题分类，是一个亟需解决的问题。本文将介绍如何利用Python实现新闻主题分类，帮助我们更好地处理和理解新闻信息。
## 一、新闻主题分类的意义
新闻主题分类能够帮助读者更快速地定位感兴趣的内容，同时也利于新闻平台进行信息推送、广告定向等业务。通过对新闻进行
2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
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2023-10-20 22:19:25
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原标题：如何用 100 行 Python 代码实现新闻爬虫？每天我都要坐地铁上班，而地铁里完全没有手机信号。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源；用Python抓取新闻；利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容；转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。下面详细介绍每个部
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2023-11-28 15:03:09
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Python 3.10的发布是全球志愿者所做的伟大工作的结晶，在2021年10 月主导了 Python 社区的新闻周期。在此版本提供新功能的同时，Python 在TIOBE 编程社区索引中被公认为本月的顶级编程语言。通过参与Python 开发人员调查和回答 PyCon 美国 2022提案征集，您还有一些新的机会来支持社区。 Python 3.10 版本现在每年都会发布新版本的 Pytho
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2024-03-13 22:09:18
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对新闻文本（10类）进行文本分类，通过准确率、召回率、 f1-score 等指标对分类结果进行分析。python版本：python 3.6 分类方法：朴素贝叶斯需导入的相关库import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from jieba import analyse
from sklearn.
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2024-04-24 16:10:14
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[1]王婉,张向先,卢恒,张莉曼.融合FastText模型和注意力机制的网络新闻文本分类模型[J].现代情报,2022,42(03):40-47.针对问题： 1.短文本的特征稀疏 2.需要提高文本分类的精确度最终选择的解决方法： 1.Ngram2vec模型集合了Word2vec模型与FastText模型的优势，解决特征稀疏 2.注意力机制，提高精确度补充概念： FastText: 2016年，Fa
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2023-08-11 17:28:27
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