SwiftUI+CreateML开发的虚假新闻检测App源码及教程

该项目旨在为计算机相关专业的学生和教师提供一个实战演练的平台，同时也适合作为课程设计、毕业设计等。通过使用该App，用户可以对文本和图片新闻进行真实性检测，并通过实战训练提升辨别虚假新闻的能力。项目还包含了知识提供功能，帮助用户学习如何辨别虚假新闻，并支持与官方辟谣数据的同步更新。 ### 技术栈与框架 - **SwiftUI**: 一个用于构建用户界面的声明性Swift框架。它允许开发者使用更少的代码来创建美观、互动的界面，并且能够快速适应不同的设备和平台。 - **CreateML**: 苹果公司提供的一个机器学习工具，允许开发者直接在Swift中创建机器学习模型，用于各种预测任务，如图像识别和自然语言处理。 ### 功能点分析 - **文本真实性检测**: App可以分析用户输入的新闻文本，并给出其真实性的评估结果。这一功能基于CreateML框架的最大熵模型，这是一类统计模型，常用于文本分类任务。 - **图片真实性检测**: 通过分析用户提供的新闻图片来判断其真实性，所用技术基于CreateML框架的场景打印特征提取器及图片识别模型。 - **知识提供**: 用户可在App中学习如何识别和辨别虚假新闻，提高自己的鉴别能力。 - **实战训练**: App提供随机生成的训练题目，包括文本和图片，帮助用户通过实际操作提高辨别虚假新闻的能力。 - **官方辟谣数据同步**: 用户能够实时获取来自官方辟谣平台的最新辟谣数据，及时更新知识库。 ### 数据与模型 - **图片数据集**: 项目中使用的图片数据集包含30000余张训练集图片和6800余张测试集图片，用于训练和验证图片检测模型。 - **中文文本数据集**: 包括70000余条训练集文本和20000余条测试集文本，用于训练和验证文本真实性检测模型。 - **英文文本数据集**: 包含68000余条训练集文本和19000余条测试集文本，针对英文新闻的真实性检测。 ### 软件架构与技术细节 - **MVVM架构**: 模型-视图-视图模型(MVVM)是一种软件架构模式，它有助于分离用户界面逻辑和业务逻辑，从而使得代码更加模块化，易于测试和维护。 - **CoreData数据库**: Apple提供的一个持久化存储框架，用于管理App中的数据模型对象。在本项目中，它可能用于存储用户训练数据、新闻项和辟谣信息等。 ### 注意事项 - 用户在使用App进行检测时，应确保输入的内容与新闻相关，否则检测结果可能不准确。这意味着，只有新闻类文本或图片才是检测的目标，其他不相关的文本或图片应避免上传。 ### 总结 该项目作为毕业设计的一部分，不仅为计算机相关专业的学生和教师提供了一个实际应用案例，也展示了SwiftUI和CreateML框架在构建复杂应用时的潜力。通过本项目的学习和实践，用户能够了解如何使用最新技术来应对网络安全领域的一个重要问题——虚假新闻的检测与防范。同时，该项目还具有一定的扩展性，允许有志于深入研究的学生和开发者基于此项目进行二次开发，创造更多价值。"