【PyTorch深度学习项目实战100例】—— 基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪 | 第45例

前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

• 平台：Windows10
• 语言环境：python3.7
• 编译器：PyCharm
• PyTorch版本：1.8.1

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

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一、基于RNN+CNN实现NLP判别新闻真伪

在当今时代，传播错误信息已经成为一个真正的问题，许多公司正在采取措施，使普通人认识到传播错误信息的后果。衡量网上发布的新闻的真实性是无法确定的，因为对新闻进行人工分类是很繁琐和耗时的，而且也会有偏差。

本项目是Kaggle上的一个NLP真假信息判别项目，是使用文本进行文本分类任务，

本项目使用了RNN提取嵌入序列核之前单词的相关信息，CNN从这些序列中提取局部特征，这两个层一起工作可以称得上是强强联合，训练大概10个epoch，在训练集的准确率达到了100%。