27、自然语言模型：检测虚假新闻文章

自然语言模型：检测虚假新闻文章

1. 自然语言处理与虚假新闻检测概述

互联网上大量内容以文本形式存在，自然语言处理（NLP）作为机器学习的一个子领域，专注于组织、理解和基于文本输入数据做出决策。在过去十年里，NLP 对业务流程转型和明智决策变得至关重要。例如，情感分析模型可帮助企业了解客户对其产品和服务的总体情感，主题建模算法结合情感分析能找出客户的关键痛点，从而指导企业决策以提高客户满意度。

如今，随着互联网使用的增加，虚假新闻传播变得容易，区分真假新闻变得困难，而虚假新闻会对个人、社会、组织或政党造成重大损害，因此需要开发智能算法自动检测虚假新闻文章。

2. 使用随机森林进行虚假新闻分类

2.1 数据集介绍

我们从 Kaggle 下载了数据集，该数据集有开放使用许可，包含约 72k 篇新闻文章，有标题、文本和标签，约 50%的文章为“虚假”，其余为“真实”。我们将用此数据集训练基于 NLP 的分类模型来检测虚假新闻，并保留部分数据作为未见过的数据用于训练后测试模型结果。

2.2 实现步骤

1. 导入有用的库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm_notebook
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metr