НАБОР ДАННЫХ
Соберите набор данных, состоящий из помеченных новостных статей, где каждая статья помечена как «фальшивая» или «настоящая». В Интернете доступны различные источники, которые предоставляют помеченные наборы данных для обнаружения поддельных новостей.
Первым шагом, который я предпринял при запуске проекта, был поиск хорошего набора данных. Набор данных, использованный в этом исследовании, широко известен как набор данных реальных и поддельных новостей, был получен через платформу Kaggle. Набор данных реальных и поддельных новостей используется для обучения и тестирования моделей. 4 функции, 47006 записей и один столбец, в котором сообщается, являются ли новости фальшивыми или нет.
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
Очистите и предварительно обработайте собранный набор данных, чтобы удалить любую ненужную информацию и шум. Выполните следующие шаги:
а. Удалите из текста все теги HTML, специальные символы и знаки препинания.
б. Преобразуйте текст в нижний регистр, чтобы обеспечить согласованность.
в. Разбить текст на отдельные слова или фразы.
д. Удалите из текста стоп-слова (обычно используемые слова, не добавляющие особого смысла), такие как «the», «is», «a» и т. д.
е. Выполните стемминг или лемматизацию, чтобы привести слова к их корневой форме. Это помогает уменьшить размер словарного запаса и уловить суть слов.
ф. Из 47006 записей 10 записей имели пропущенные значения. • Все отсутствующие значения исключаются из набора данных.
г. Нулевых значений не было. Используя кодирование меток, функции масштабируются для преобразования строковых характеристик только с двумя потенциальными уникальными значениями в значения 0 и 1 соответственно.
В заключение, набор данных и предварительная обработка данных являются важными шагами в обнаружении фейковых новостей. Качество и чистота набора данных сильно влияют на производительность модели машинного обучения. Точно так же эффективные методы предварительной обработки данных помогают извлекать соответствующие функции и уменьшать шум из текстовых данных.
Когда дело доходит до набора данных, важно иметь хорошо помеченную и сбалансированную коллекцию реальных и поддельных новостных статей. Это гарантирует, что модель учится на различных примерах и может хорошо обобщать невидимые данные. Следует проявлять осторожность при получении набора данных из надежных источников или посредством тщательной ручной аннотации.
Предварительная обработка данных играет жизненно важную роль в подготовке текстовых данных для анализа. Он включает в себя очистку текста путем удаления тегов HTML, специальных символов и знаков препинания. Приведение текста к нижнему регистру помогает поддерживать согласованность, а токенизация разбивает текст на отдельные слова или фразы. Удаление стоп-слов уменьшает шум, а выделение корней или лемматизация помогает уменьшить размер словаря.
Кроме того, использование таких методов, как TF-IDF, для извлечения признаков позволяет уловить важность слов в различении реальных и поддельных новостей. Выбор признаков помогает уменьшить размерность набора данных и повысить производительность модели за счет выбора наиболее информативных признаков.
Кроме того, включение регулярных выражений (регулярных выражений) может улучшить обнаружение поддельных новостей за счет захвата определенных шаблонов или ключевых слов, которые обычно встречаются в вводящей в заблуждение или ложной информации. Шаблоны регулярных выражений могут быть разработаны для выявления подозрительных фраз, преувеличенных заявлений или других индикаторов поддельных новостей.
В целом, качество набора данных и эффективность методов предварительной обработки данных сильно влияют на точность и надежность модели обнаружения фейковых новостей. Важно постоянно оценивать и повторять набор данных и этапы предварительной обработки, чтобы повысить производительность модели и быть в курсе новых тенденций в области фейковых новостей.
Это все о наборе данных и предварительной обработке данных, о следующих шагах мы поговорим в нашем следующем блоге, посвященном бобинам и реальным.
