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La información falsa en Internet está siendo considerada como un grave daño social para nuestra sociedad. Para reconocer información textual falsa, en este documento se propone un método efectivo para la extracción de características de texto en el campo de los anuncios falsos de medicamentos. En primer lugar, se recopilaron los datos de anuncios falsos de medicamentos y reales de los sitios web oficiales para construir una base de datos de anuncios falsos y reales de medicamentos. En segundo lugar, mediante la extracción de características del texto de los anuncios de medicamentos, este trabajo construyó una matriz de características basada en las características efectivas y asignó etiquetas positivas o negativas al vector de características de la matriz según si se trata de un anuncio médico falso o no. En tercer lugar, este estudio entrenó y probó varios clasificadores diferentes, seleccionó el modelo de clasificación con el mejor rendimiento en la identificación de anuncios falsos de medicamentos, y encontró las características clave que pueden determinar la clasificación. Finalmente, el modelo con el mejor rendimiento se utilizó para predecir nuevos anuncios falsos de medicamentos recopilados de Sina Weibo. En el caso de identificar anuncios falsos de medicamentos, el efecto de clasificación del clasificador de máquina de soporte vectorial (SVM) establecido en el conjunto de características después de la selección de características fue el más efectivo. Los hallazgos de este estudio pueden proporcionar un método efectivo para que el gobierno identifique y combata los anuncios falsos. Este estudio tiene una cierta importancia de referencia al demostrar el uso de la tecnología de minería de datos de texto para identificar y detectar comportamientos fraudulentos de información.
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