問題定義：視為一種文本分類的問題
作者提出的方法: 使用Naïve Bayes
資料來源：Kaggle challenge, 13,000筆2016年資料
Sci-kit Learn GridSearch執行效果最好，2-gram處理，support頻率：3次
語言分析可以判斷的特徵包含：文法結構、文字選擇、標點符號、複雜度
作者發文的時間也是會偵測常用的特徵
挑戰：以NLP統計詞的頻率，或是tfidf的處理，是無法理解到詞的前後關係的。
為了產生良好的模型，具備優良的訓練資料會是一個挑戰。因此往往需要自己建立fake news樣本。
除了其他想法：觀測情緒極端程度、短期發文較前前期發文量統計、帳號年齡、帳號發文時間、發文間格時間、圖片特徵、熱門程度(轉貼數)、作者朋友圈
參考來源
Fake News Detection using Machine Learning
https://www.pantechsolutions.net/machine-learning-projects/fake-news-detection-using-machine-learning
Fake news detector algorithm works better than a human
https://news.umich.edu/fake-news-detector-algorithm-works-better-than-a-human/
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