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虚假新闻识别

概述

该模型基于'roberta-base'框架，通过来自不同媒体的超过40,000条新闻训练而成。只需输入不超过500字的新闻文本（超出的部分会自动截断），即可给出判断结果。

LABEL_0：虚假新闻
LABEL_1：真实新闻

快速教程

下载模型

from transformers import pipeline
MODEL = "jy46604790/Fake-News-Bert-Detect"
clf = pipeline("text-classification", model=MODEL, tokenizer=MODEL)

输入数据

text = "印尼警方已重新抓获一周前从巴厘岛过度拥挤监狱逃脱的美国公民，这是该监狱今年发生的第二起外籍囚犯越狱事件。巴东警局局长Yudith Satria Hananta表示，来自加利福尼亚的Cristian Beasley于周日被重新逮捕，但未提供更多细节。Beasley是毒品相关犯罪的嫌疑人，上周从巴厘岛Kerobokan监狱逃脱时尚未被判刑。据信这名32岁的囚犯是通过切断牢房天花板栏杆，然后攀越监狱正在翻修区域的围墙逃脱的。距离库塔区主要旅游海滩约10公里（六英里）的Kerobokan监狱经常关押面临毒品相关指控的外国人。记者未能立即联系到Beasley的代表置评。今年六月，一名澳大利亚人、保加利亚人、印度人和马来西亚人通过挖掘约12米（13码）的地道从Kerobokan监狱围墙下逃脱。印度人和保加利亚人不久后在邻国东帝汶被捕，但澳大利亚人Shaun Edward Davidson和马来西亚人Tee Kok King仍在逃。Davidson曾在Facebook上发文嘲弄当局，声称正在世界各地享受生活。Kerobokan监狱曾关押过多位知名外国毒品罪犯，包括因走私大麻被判12年半刑期的澳大利亚人Schappelle Corby，该案件曾引起媒体广泛关注。"

获取结果

result = clf(text)
result

输出：[{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.9994995594024658}]