自然语言模型:检测虚假新闻文章
在当今互联网时代,虚假新闻的传播变得轻而易举,这对个人、社会、组织或政党的声誉可能造成严重危害。利用机器学习分类可以作为检测虚假新闻文章的有力工具,而基于深度学习的方法可以进一步提升文本分类用例的效果,且无需大量的微调数据。下面将详细介绍如何使用Vertex AI和BERT模型进行虚假新闻检测。
1. 运行Vertex AI训练作业
首先,我们基于Vertex AI的自定义训练作业已准备就绪,可以开始运行。这里使用n1 - standard - 16类型的机器进行实验,可根据需求修改。以下是在Vertex AI上启动训练作业的代码:
# Start the training job
model = job.run(
machine_type = "n1-standard-16",
replica_count=1,
)
启动作业后,输出中会显示一个指向Cloud Console UI中作业的URL,示例输出如下:
Training script copied to:
gs://my-training-artifacts/aiplatform-2023-09-04-04:41:36.367-
aiplatform_custom_trainer_script-0.1.tar.gz.
Training Output directory:
gs://my-training-artifacts/aiplatform-custom-traini
ng-2023-09-04-04:41:36.625
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BERT模型检测虚假新闻
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