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新闻分类与谣言处理系统：News-classification

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简介：
新闻分类与谣言处理系统: News-classification是一款先进的在线平台，运用AI技术对新闻进行智能分类，并有效识别和管理网络谣言，保障信息的真实性和准确性。 新闻分类系统（Python）：使用爬虫（bs + rq）、数据处理（jieba分词）以及SVM分类器进行新闻分类。 谣言识别系统（Python）：通过爬虫（bs + rq）、数据处理（jieba分词），结合贝叶斯分类器来识别谣言。详细内容可以参考我的博客。

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  • 新闻分类与谣言处理系统：News-classification
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    新闻分类与谣言处理系统: News-classification是一款先进的在线平台，运用AI技术对新闻进行智能分类，并有效识别和管理网络谣言，保障信息的真实性和准确性。 新闻分类系统（Python）：使用爬虫（bs + rq）、数据处理（jieba分词）以及SVM分类器进行新闻分类。 谣言识别系统（Python）：通过爬虫（bs + rq）、数据处理（jieba分词），结合贝叶斯分类器来识别谣言。详细内容可以参考我的博客。
     
  • 中文头条新闻分类数据集_chinese-toutiao-news-classification-dataset.zip
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    中文头条新闻分类数据集包含大量中文新闻文章，涵盖了多个主题和类别，适用于文本挖掘、自然语言处理及机器学习模型训练与测试。 中文新闻分类数据集（chinese-toutiao-news-classification-dataset）包含了大量的中文新闻文章，用于训练和测试文本分类模型。该数据集涵盖了多种新闻类别，为研究者提供了丰富的资源来开发和完善自然语言处理技术。
     
  • 新闻真假分类器：Fake-News-Classifier
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    Fake-News-Classifier是一款先进的新闻真实性鉴别工具，运用人工智能技术分析文本内容，有效识别并分类假新闻与真实报道，保障信息的真实性与可靠性。 假新闻分类器从真实新闻中识别虚假新闻非常重要。这一问题已通过自然语言处理工具得到解决，该工具可以根据历史数据帮助我们区分真假新闻。
     
  • JavaEE架构的新闻管理系统-News
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    JavaEE架构的新闻管理系统-News是一款基于JavaEE技术开发的信息发布与管理平台。它采用先进的Web技术，具备易用性、灵活性和可扩展性的特点，能够帮助用户高效地创建、编辑及发布新闻内容。 本产品专为关注社会新闻的用户设计，旨在提供最及时、真实的新闻资讯，让用户方便快捷地了解各地发生的各类事件。此外，用户还可以通过评论功能表达自己的观点，促进信息交流和社会互动。
     
  • 新闻分类与自然语言处理（使用Flask）
    优质
    本项目利用自然语言处理技术结合Python的Flask框架开发一个新闻分类系统，实现自动化新闻文本分析和归类。 Python自然语言处理结课项目基于Flask搭建的Web系统包括启蒙与提高两个部分【Anconda + Python 3.7+MySQL5.7】，该系统包含注册登录、主页面、新闻推荐、新闻分类、留言板、新闻问答系统、相似度计算和关系图、统计图以及词云图等模块。其中，“增加和查看”功能主要涉及数据库操作与前端展示：首先，留言板功能是将用户提交的信息插入到数据库中；随后滚动显示的数据则是从后端获取并传递给预先准备好的JavaScript代码进行展示。 项目结构简单但注重细节处理，每个独立的子系统都可以单独拆解。具体步骤如下： 1. 连接至MySQL数据库。 2. 向指定表内添加数据（例如用户注册信息）。 3. 从数据库中读取相关记录，并通过JavaScript将其呈现给前端界面。 4. 断开与数据库之间的连接。 对于登录流程，主要包括以下几步操作： - 前端采用POST请求方式将用户名和密码发送至服务器； - 连接MySQL数据库； - 验证前端传递的数据是否为空值； - 若非空，则进一步验证用户输入的凭证信息是否存在匹配记录。如果存在则视为登陆成功，并进行页面跳转；否则反馈账号或密码错误提示。 整个项目框架清晰，易于维护和扩展功能模块。
     
  • 中文谣言新闻数据集
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    《中文谣言新闻数据集》是一项针对中文环境下的谣言信息进行收集、分类和标注的工作成果，旨在提供给研究者用于开发识别谣言的技术模型。 该数据来源于新浪微博的不实信息举报平台，并涵盖了从2009年9月4日至2017年6月12日期间共31,669条谣言。 具体字段解释如下： - rumorCode：每一条谣言的独特编码，可以通过此编码直接访问到相关的举报页面。 - title：被举报的谣言标题内容。 - informerName：发起举报者的微博用户名。 - rumormongerName：发布该谣言的微博用户名。 - rumorText：具体的谣言内容描述。 - visitTimes：该条谣言在平台上的浏览次数统计。 - result：关于此谣言的审核结果信息。 - publishTime：举报者提交举报的时间点。
     
  • 网易新闻语料库的文本分类与自然语言处理
    优质
    本文档聚焦于网易新闻语料库中的文本分类及自然语言处理技术应用，探讨如何通过先进的算法和模型优化新闻内容的分析、归类与推荐。 网易新闻语料库 文本分类 自然语言处理 这类资料在网上比较难找到哦。
     
  • Fake-News-Classifier：基于Kaggle数据集的虚假新闻分类器
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    Fake-News-Classifier是一款利用Kaggle数据集训练的机器学习模型，旨在有效识别和分类虚假新闻，助力维护网络信息的真实性和可靠性。 假新闻分类器是一种用于识别和过滤虚假信息的工具或系统。它可以分析文本内容，并根据预设的标准判断消息的真实性。这种技术在社交媒体、新闻网站等领域中应用广泛，有助于减少误导性信息的传播，保护公众获取准确资讯的权利。
     
  • 新闻管理系统的服务器与Android及PC客户端-news-manager-system-master.zip
    优质
    news-manager-system-master.zip是一款集成了服务器端与Android、PC客户端的新闻管理系统软件。该系统支持新闻内容的高效管理和发布，并提供用户友好的操作界面，适用于各类新闻媒体和信息平台。 Android 新闻客户端主要用于学习参考。可以借鉴其中的算法逻辑处理方法。
     
  • google-news: 使用脚本从 Google 新闻抓取并分析新闻标题
    优质
    本项目利用脚本自动从Google新闻平台抓取最新新闻标题，并进行数据处理和分析，旨在帮助用户快速掌握热点信息。 谷歌新闻提供了一个脚本库来从 Google 新闻页面抓取新闻标题，并为可读性分析做好准备，同时将汇总的新闻媒体结果进行可视化展示。具体来说，`google_news.py` 脚本按照预设的时间表从 Google 新闻主页上获取新闻标题和发布这些新闻的媒体名称。示例数据可以在 `google_news.csv` 文件中找到。 在所有预定作业运行完毕后，脚本会对收集的数据进行清理：去除格式错误的文本、无意义的结果以及重复记录，并将其重新整理或删除。接下来，通过测试评估每个标题的可读性，这需要使用特定的可读性函数来完成。最后一步是将清洗后的数据按新闻媒体层面聚合。 整个过程完成后会调用 `google_news.R` 脚本来创建最终结果的可视化展示。