语言:English 事实检查插件可检测您阅读的文章中的虚假新闻。 如果已举报，我们将通知您 Pinocchio Alerts是一个扩展，如果您正在阅读的网站被举报为不准确（因为与该网站有关的虚假新闻），则会向您发出警告。 我们认为，只要我们都避免传播其他事实，世界就会变得更好！ 我们与多家组织合作，以帮助阻止虚假新闻的传播。 质疑我们阅读的内容没有错。 请通过检查来源并帮助您的朋友和家人做到这一点来尽自己的一份力量。 希望你喜欢！

假新闻是社会上的一个严重问题。 人们对新闻的过分依赖是在互联网和社交媒体上传播假新闻的巨大动机，这需要将其与真实情况区分开。 为了填补这一安全空白，目前正在研究各种机器学习，人工智能，自然语言处理以及其他相关的信息和技术工具，以将彼此隔离。 在本文中，我们将假新闻视为一个问题，通过过度研究“基于样式”的方法来研究将假新闻分类为不同类型，将新闻分为假新闻或真实新闻的方法。 我们还将研究分类中使用的机器学习和自然语言功能以及度量，并了解如何应用机器学习来检查此问题。 最后，我们将在印度新闻中应用其中一些方法，并了解它们的效果。

假新闻检测虚假新闻检测 此仓库是有关伪造新闻检测的令人敬畏的事物的集合，包括论文，代码等。您可以随意编辑。 内容 文件 民意调查 。 ARXIV 2019。 。 情报科学，2019，497：38-55。 。 ACM计算调查（CSUR），2018，51（2）：1-36。 。 科学，2018，359（6380）：1146-1151。 。 ACM SIGKDD勘探通讯，2017，19（1）：22-36。 事实检查 EMNLP-2020 。 为了阻止用户传播假新闻，本文提出了一个新颖的框架来搜索与原始海报有关的事实检查文章。 搜索可以直接警告虚假新闻发布者和在线用户有关虚假信息的信息，从而阻止他们传播虚假新闻。 这篇文章提出了一个新的框架，检索和原始帖子相关的经过真实性检验的文章，并且贴出这些文章来警告用户这可能是虚假新闻来组织虚假新闻的传播。 SIGIR-2019 。 事实检查员通

假新闻 使用自然语言处理技术检测虚假新闻

人们为什么认为公然不准确的新闻标题（“假新闻”）？ 我们是使用推理能力说服自己相信与我们的意识形态相符的陈述是真实的，还是通过推理使我们能够有效地将假冒伪劣与真实性区分开来，而不管政治意识形态为何？ 在这里，我们使用认知反射测验（CRT）作为参与分析推理倾向的一种量度，在两项研究（总共N = 3,446名机械土耳其工人）中测试了这些竞争帐户。 我们发现，CRT性能与假新闻的感知准确性负相关，并且与从真实新闻中辨别假新闻的能力正相关-甚至对于与个人政治意识形态相称的标题也是如此。 而且，从思想上讲一致的标题上总的分辨力实际上要好于在思想上不一致的头条。 最后，标题级分析发现CRT与相对不可信（主要是假）标题的感知准确性负相关，与相对合理（主要是真实）标题的感知准确性正相关。 相反，CRT与感知准确性之间的相关性与标题与参与者的意识形态对齐的紧密程度无关。 因此，我们得出结论，无论故事是与一个人的政治思想观念相一致还是相悖，都可以使用分析性思维来评估标题的合理性。 因此，我们的发现表明，对伪造新闻的易感性更多地是由懒惰的思维驱动，而不是由游击党本身的偏见所驱动，这一发现为反击伪造新闻开辟了潜在的途径。

假新闻 使用django和python及数据集的虚假新闻检测

假新闻Confia 基于新闻传播和用户声誉的虚拟媒体虚假新闻检测研究 剧本 这些脚本旨在创建用于数据挖掘和训练分类器的一组数据集。 数据集基于从Twitter提取到文件结构中的现有内容。 Jupyter笔记本 笔记本打算从以前创建的数据集中提取信息。 收集信息并将其用作不同分类器的输入，以创建多个机器学习模型。

本文对虚假新闻的检测进行了综述。我们的调查介绍了自动识别假新闻的挑战。我们系统地回顾了为这项任务所开发的数据集和NLP解决方案。我们还讨论了这些数据集和问题公式的限制、我们的见解和建议的解决方案。

假新闻检测器 建立一个模型来识别不可靠的新闻文章。 贡献者： Hutaf R. Aljohani，Abdullah Almokainzi，Arwa Ashi

假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述所有模型组合在一起，形成了一个集成分类器，该分类器使用所有这些分类器来预测标签和分类概率并使用软投票方法做出最终预测。 建议的系统步骤： 数据收集：为了实施和测试所建议的系统，使用了William Yang Wang []的“说谎者，说谎者裤子着火：用于虚假新闻检测的新基准数据集”。 该存储库中