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Python虚假新闻检测识别
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前言

这篇博客针对《Python虚假新闻检测识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。

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文章目录

一、所需工具软件
二、使用步骤
       1. 主要代码
       2. 运行结果
三、在线协助

一、所需工具软件

       1. Python
       2. Pycharm

二、使用步骤

代码如下（示例）：

# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def preprocess_text(text, vectorizer, svd, lda, stop_word):"""对输入的新闻文本进行预处理：1. 分词并去除停用词2. 使用 TF-IDF 特征提取3. 使用 SVD 和 LDA 降维"""# 中文分词，去除停用词words = jieba.cut(text)s = ''for word in words:if word not in stop_word:if s != '':s = s + ' ' + wordelse:s = worddef load_stopwords(filepath):"""加载停用词表"""with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:stop_words = f.read().splitlines()return stop_wordsdef main():# 加载停用词stop_word = load_stopwords('stop_word.txt')# 加载训练时使用的 TF-IDF 向量化器、SVD 和 LDA 模型vectorizer = joblib.load('tfidf_vectorizer.joblib')svd = joblib.load('svd_model.joblib')lda = joblib.load('lda_model.joblib')# 加载训练好的 RidgeClassifier 模型clf = joblib.load('ridge_classifier_model.joblib')# 输入一条新闻文本#news_text = "她用一招，吓退了企图不轨的滴滴司机"  #真新闻news_text = "刘翔用1秒钟跑完100米"  #假新闻# 置信度阈值（可根据需求调整）confidence_threshold = 0.3# 预处理输入的新闻文本features = preprocess_text(news_text, vectorizer, svd, lda, stop_word)# 使用模型进行预测prediction = clf.predict(features)# 获取决策函数的输出值decision_scores = clf.decision_function(features)# 将决策函数的输出值转换为概率值（简单的 sigmoid 函数）probabilities = 1 / (1 + np.exp(-decision_scores))# 根据置信度阈值判断预测结果if prob_class_1 >= confidence_threshold:final_prediction = 1print(f"预测类别：{final_prediction} 假新闻（高置信度）")elif prob_class_1 <= (1 - confidence_threshold):final_prediction = 0print(f"预测类别：{final_prediction} 真新闻（高置信度）")else:final_prediction = "未知"print("预测类别：未知 （置信度过低）")# 输出置信度print(f"置信度（属于类别 1 的概率）：{prob_class_1:.4f}")if __name__ == '__main__':main()

运行结果

三、在线协助：

如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人 QQ 名片，由专业技术人员远程协助！

1）远程安装运行环境，代码调试
2）Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
3）界面美化
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