Python虛假新聞檢測識別

程序示例精選
Python虛假新聞檢測識別
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前言

這篇博客針對《Python虛假新聞檢測識別》編寫代碼，代碼整潔，規則，易讀。學習與應用推薦首選。

文章目錄

一、所需工具軟件
二、使用步驟
???????1. 主要代碼
???????2. 運行結果
三、在線協助

一、所需工具軟件

???????1. Python
???????2. Pycharm

二、使用步驟

代碼如下（示例）：


# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def preprocess_text(text, vectorizer, svd, lda, stop_word):"""對輸入的新聞文本進行預處理：1. 分詞并去除停用詞2. 使用 TF-IDF 特征提取3. 使用 SVD 和 LDA 降維"""# 中文分詞，去除停用詞words = jieba.cut(text)s = ''for word in words:if word not in stop_word:if s != '':s = s + ' ' + wordelse:s = worddef load_stopwords(filepath):"""加載停用詞表"""with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:stop_words = f.read().splitlines()return stop_wordsdef main():# 加載停用詞stop_word = load_stopwords('stop_word.txt')# 加載訓練時使用的 TF-IDF 向量化器、SVD 和 LDA 模型vectorizer = joblib.load('tfidf_vectorizer.joblib')svd = joblib.load('svd_model.joblib')lda = joblib.load('lda_model.joblib')# 加載訓練好的 RidgeClassifier 模型clf = joblib.load('ridge_classifier_model.joblib')# 輸入一條新聞文本#news_text = "她用一招，嚇退了企圖不軌的滴滴司機"  #真新聞news_text = "劉翔用1秒鐘跑完100米"  #假新聞# 置信度閾值（可根據需求調整）confidence_threshold = 0.3# 預處理輸入的新聞文本features = preprocess_text(news_text, vectorizer, svd, lda, stop_word)# 使用模型進行預測prediction = clf.predict(features)# 獲取決策函數的輸出值decision_scores = clf.decision_function(features)# 將決策函數的輸出值轉換為概率值（簡單的 sigmoid 函數）probabilities = 1 / (1 + np.exp(-decision_scores))# 根據置信度閾值判斷預測結果if prob_class_1 >= confidence_threshold:final_prediction = 1print(f"預測類別：{final_prediction} 假新聞（高置信度）")elif prob_class_1 <= (1 - confidence_threshold):final_prediction = 0print(f"預測類別：{final_prediction} 真新聞（高置信度）")else:final_prediction = "未知"print("預測類別：未知 （置信度過低）")# 輸出置信度print(f"置信度（屬于類別 1 的概率）：{prob_class_1:.4f}")if __name__ == '__main__':main()

運行結果

三、在線協助：

如需安裝運行環境或遠程調試，見文章底部個人 QQ 名片，由專業技術人員遠程協助！

1）遠程安裝運行環境，代碼調試
2）Visual Studio, Qt, C++, Python編程語言入門指導
3）界面美化
4）軟件制作
5）云服務器申請
6）網站制作

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