Study of different machine learning approaches for identification of fake news articles
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2019-10-08
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Espanya
Abstract
In this document multiple machine learning approaches, including Supervised, Semi-supervised and Unsupervised learning are explored with the objective of finding the best algorithm for the task of identifying fake news. The corpus used consists on pure text data extracted from news articles. TF-IDF and word2vec features are studied. Python is used for the implementation
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
tfm-final-report-1.2.pdf | 398,4Kb | Visualitza/Obre | ||
tfm-annex.pdf | 149,7Kb | Visualitza/Obre |