8、假新闻检测与古吉拉特语手写字符识别技术

假新闻检测与古吉拉特语手写字符识别技术

1. 假新闻检测

在信息爆炸的时代，假新闻的传播给社会带来了诸多负面影响。为了有效识别假新闻，研究人员采用了多种机器学习分类器进行实验。

1.1 特征重要性

研究发现，某些特征对于预测假新闻具有关键作用。其中，排名前十的关键特征分别是：
- NN（普通名词，单数或不可数）
- CD（基数词）
- VBP（动词，一般现在时，非第三人称单数）
- VBG（动词，现在分词或动名词）
- positive（积极情感）
- NNP（专有名词，单数）
- JJ（形容词或序数词）
- IN（从属介词或连词）
- VBN（动词，过去分词）
- unique（独特词汇）

这十个特征约占特征域的60%。为了测试这些顶级特征的影响，研究人员仅使用这十个关键特征对模型进行训练。结果显示，使用AdaBoost分类器时，在仅考虑这十个特征的情况下，准确率达到0.8578，F - 分数为0.8753；而当考虑全部特征集时，准确率为1.0000。这表明上述十个特征对于预测假新闻至关重要。

1.2 分类器性能比较

研究中实现了多种分类器，包括AdaBoost分类器、决策树分类器、高斯朴素贝叶斯分类器、K近邻分类器、随机梯度下降分类器和支持向量分类器，用于预测新闻的真假。实验结果表明，当考虑43个特征时，以最大深度为3的决策树为基估计器、包含175个估计器的AdaBoost分类器表现最佳，准确率接近1。而使用上述十个顶级预测特征时，准确率为0.85，F - 分数为0.87。

2. 古吉拉特