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基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪前言一、基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪二、数据集介绍<

  • 23-07-24 11:52
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blog.csdn.net

前言

大家好,我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

? 我的项目环境:

  • 平台:Windows10
  • 语言环境:python3.7
  • 编译器:PyCharm
  • PyTorch版本:1.8.1

? 项目专栏:【PyTorch深度学习项目实战100例】


一、基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪

在当今时代,传播错误信息已经成为一个真正的问题,许多公司正在采取措施,使普通人认识到传播错误信息的后果。衡量网上发布的新闻的真实性是无法确定的,因为对新闻进行人工分类是很繁琐和耗时的,而且也会有偏差。

本项目是Kaggle上的一个NLP真假信息判别项目,是使用文本进行文本分类任务,

在这里插入图片描述

本项目使用了RNN提取嵌入序列核之前单词的相关信息,CNN从这些序列中提取局部特征,这两个层一起工作可以称得上是强强联合,训练大概10个epoch,在训练集的准确率达到了100%。

二、数据集介绍<

注:本文转载自blog.csdn.net的海洋.之心的文章"https://weibaohang.blog.csdn.net/article/details/127350130"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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