词嵌入表示向量是自然语言处理的重要组成部分。最近来自牛津大学和DeepMind等撰写了关于上下文嵌入表示的综述论文，详述了当前预训练模型的代表性工作等。

词嵌入和递归神经网络用于灾害鸣叫分类 魏伯阳邱乐川 客观的 该项目致力于使用不同的词嵌入和递归神经网络对进行分类。 我们正在探索TF-IDF，Word2Vec，LSTM和BERT如何执行二进制分类任务，特别是针对此样本数据集。 数据 来自Kaggle Competition的推文灾难数据用于从数据清理，建模到评估的整个流程。 数据由通用分隔值形式的培训和测试文件组成。 培训和测试文件包含3243和7​​503唯一行和4个功能。 可以在数据目录中以cleaned.csv找到已清理的数据。 背景 用

朝着自动系统检测政治媒体中的虚假信息 介绍 根据各种因素，任何信息都可以是真实的或虚假的。 在此项目中，我们在两个基准数据集上使用深度学习和NLP技术将一段文本分类为真实或伪造。 请查看最终报告以查看有关体系结构和性能指标的更多信息。 说谎者 LIAR数据集有6种不同的类别，从True到Pants fire。 假新闻网 FNN有两个不同的类。 真实和虚假。 分词器 我们使用pyTorch的BERT标记工具。 我们删除了TF-IDF表示的停用词，并保留了双字TF-IDF的停用词。 嵌入 对于骗子