Fake News Detection Using Machine Learning And Deep Learning Techniques
Résumé: Detecting fake news has become a critical challenge in the digital era, where information spreads rapidly through various online platforms. This work focuses on the development and application of machine learning and deep learning techniques and develops a recurrent neural network (RNN)-based fake news detection model. The goal of this model is to accurately identify and classify fake news. Through our experimental work, we have demonstrated the high effectiveness and accuracy of this model in distinguishing fake news from genuine information.
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