在信息爆炸的时代，新闻和谣言的快速传播给社会带来了巨大挑战。如何有效地识别和分析新闻及谣言，成为了一个重要的研究课题。
项目信息
编号：PDL-3
大小：872M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.8.5
需要安装依赖包：
– pip install tensorflow==2.13.0
– pip install scikit-learn==1.3.2
– pip install numpy==1.24.3
– pip install Keras==2.13.1
– pip install Pillow==10.3.0
– pip install Pandas==2.0.3
– Tensorflow-gpu安装：安装TensorFlow-GPU的步骤
项目介绍
本研究提出了一种基于Transformer的双向编码(BERT)模型的新闻/谣言分析系统。通过Python实现，并使用预训练的BERT模型进行训练和优化，系统能够准确地对新闻和谣言进行分类和分析。
详细介绍了数据预处理、模型训练与测试、以及结果分析的全过程。实验结果表明，该系统在处理新闻和谣言的识别任务中具有较高的准确性和稳定性，为信息真实性的自动化检测提供了有效的技术支持。
项目数据
Tipps：系统使用了训练数据共5001条。
– train.csv
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对bert_train.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
– 运行gui.py
– 运行bert_test.py
– 混淆矩阵包含以下四个值
– 分析
– 结论
– 运行bert_train.py
– BERT模型在训练过程中输出的日志，展示了模型在每个训练轮次（epoch）的损失和准确率。
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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