虚假新闻检测器使用LSTM-RNN 通过使用LSTM（长期短期记忆）递归神经网络，开发了深度学习模型来识别文章何时可能是假新闻。 数据集 数据集在kaggle网站上给出 任务 在nltk Framework的帮助下，通过删除标点符号，停用词等对文本数据进行预处理 执行一种热编码，包括填充序列 应用词嵌入语料库文件 训练具有100个神经元的单层LSTM模型 训练数据的准确性为99％，测试数据的准确性为90％