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本项目主要采用循环神经网络（LSTM）模型对新闻进行真假预测，为了客观对比循环神经网络训练结果，增加了传统机器学习的五种方法[ 朴素贝叶斯、决策树、随机森林、KNN、支持向量机(高斯核函数、Sigmoid 核函数、线性核函数) ]，通过给定的训练集和测试集观察发现谣言和非谣言比例约为 1：6，而 AUC 非常适合评价样本不平衡中的分类器性能，所以应该主要通过 AUC 指标衡量模型/分类器性能，经数次验证，5 种传统机器学习方法测试集 AUC 指标集中在 0.67—0.70，深度学习测试集 AUC 指标集中在 0.85—0.88，较机器学习方法有大幅提升。