假新闻和真实新闻数据集-麻将胡了pg电子网站

本数据集汇总了2015年-2018年间的一些真实的新闻和虚假的新闻，包含每篇新闻的主题类型、标题、正文和日期。

 kaidmml/fakenewsnet说明：该数据集包含新闻内容和正确标注真假新闻标签的社会语境特征。使用论文：（1）a stylometric inquiry into hyperpartisan and fake news（2）exploiting tri-relationship for fake news ...

本文为大家介绍了基于自然语言处理的covid-19虚假新闻检测方法以及可视化方法，并结合真实的新闻数据集与完整的代码复现了检测以及可视化的过程。

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…

真实新闻和假新闻数据集 - 来源kaggle数据网数据集信息数据量：共13562行   背景为测试能否用机器学习技术判断一个新闻是否为假新闻数据字段title：标题，新闻的标题text：内容，文章的正文subject：主题，文章的主题date：日期，文章发布的日期...

基于自然语言处理的covid-19虚假新闻检测方法以及可视化方法，并结合真实的新闻数据集与完整的代码复现了检测以及可视化的过程。

假新闻可能用到的特征，包括普通特征和聚合特征两大类。普通特征就是页面，文本，图片，标题等单纯的特征 embedding，聚合特征就是把各个普通特征进行组合和有监督的训练成一个一个子模型问题。然后这些子模型的输出又可以作为聚合特征用在假新闻领域。

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。

 基于传播行为对对象建模，类似 pagerank 的行为传递。下面介绍的 news verification by exploiting conflicting social viewpoints in microblogs 一文就是这种类型 。 

1. 对虚假新闻的传播游走轨迹跟踪， 以及通过图模型和演化模型中针对特定假新闻的进一步调查；

2. 识别虚假新闻的关键传播者，对于减轻社交媒体的传播范围至关重要。

假新闻研究方向

[kai shu, 2017] 文章总结了假新闻的几个主要的研究方向。

数据方面的研究工作：现在还没有标准的测评数据集，这是需要去建立的。再有就是通过传播特性去更早的检测假新闻。另外一个就是从心理学角度去做假新闻的意图检测，这个角度过去往往被忽略。 

模型特征方面的研究工作：往往会使用用户的画像特征，内容特征（nlp、cv）结合深度学习，还有传播网络特征，比如用户和内容之间的关系构造出来的网络特征，网络本身的 embedding 表现。 

模型方面的研究工作：第一个就是特征之间的组合。第二是预测目标的变化。第三不论是从内容源，还是文章风格，或者内容的反馈（评论，等互动行为）都有各自的限制，组合这些模型。最后就是空间变换，把特征变换到另外的 latent 语义空间尝试解决。