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基于扩散模型数据增强的突发公共卫生事件谣言检测研究
1
作者
王连喜
廖信峰
+2 位作者
陈宣齐
陈卓玮
容梓莹
《情报杂志》
北大核心
2025年第11期188-197,135,共11页
[研究目的]通过引入扩散模型来平衡数据增强方法中生成新样本的多样性与语义一致性,从而解决突发公共卫生事件谣言检测任务的数据稀缺性和分布不平衡性问题。[研究方法]提出一种基于扩散模型数据增强的突发公共卫生事件谣言检测方法,包...
[研究目的]通过引入扩散模型来平衡数据增强方法中生成新样本的多样性与语义一致性,从而解决突发公共卫生事件谣言检测任务的数据稀缺性和分布不平衡性问题。[研究方法]提出一种基于扩散模型数据增强的突发公共卫生事件谣言检测方法,包含三个关键模块:样本生成条件掩码模块、扩散模型数据增强模块和谣言检测模块。其中,样本生成条件掩码模块通过结合动态噪声调度和标签感知嵌入生成具有语义导向的谣言掩码文本,扩散模型数据增强模块通过前向扰动和反向还原生成兼具分布合理性与语义一致性的伪样本,谣言检测模块通过融合相似性选择加权机制与对比学习驱动的噪声对抗训练策略,实现增强数据的高效利用。[研究结果/结论]实验结果表明,提出方法在汉语、英语、阿拉伯语和德语数据集上的准确率和F1值均优于其他多种增强类和非增强模型,性能提升范围在0.2%~2.6%,超越了当前SOTA基线模型。结果表明综合扩散模型数据增强和对比学习的优势,能有效提升突发公共卫生事件谣言检测性能。
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关键词
突发公共卫生事件
网络谣言
舆情监测
谣言检测
扩散模型
数据增强
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题名
基于扩散模型数据增强的突发公共卫生事件谣言检测研究
1
作者
王连喜
廖信峰
陈宣齐
陈卓玮
容梓莹
机构
广东外语外贸大学
出处
《情报杂志》
北大核心
2025年第11期188-197,135,共11页
基金
国家社会科学基金项目“突发公共卫生事件舆情中网民负面情绪检测及引导研究”(编号:22BTQ045)研究成果。
文摘
[研究目的]通过引入扩散模型来平衡数据增强方法中生成新样本的多样性与语义一致性,从而解决突发公共卫生事件谣言检测任务的数据稀缺性和分布不平衡性问题。[研究方法]提出一种基于扩散模型数据增强的突发公共卫生事件谣言检测方法,包含三个关键模块:样本生成条件掩码模块、扩散模型数据增强模块和谣言检测模块。其中,样本生成条件掩码模块通过结合动态噪声调度和标签感知嵌入生成具有语义导向的谣言掩码文本,扩散模型数据增强模块通过前向扰动和反向还原生成兼具分布合理性与语义一致性的伪样本,谣言检测模块通过融合相似性选择加权机制与对比学习驱动的噪声对抗训练策略,实现增强数据的高效利用。[研究结果/结论]实验结果表明,提出方法在汉语、英语、阿拉伯语和德语数据集上的准确率和F1值均优于其他多种增强类和非增强模型,性能提升范围在0.2%~2.6%,超越了当前SOTA基线模型。结果表明综合扩散模型数据增强和对比学习的优势,能有效提升突发公共卫生事件谣言检测性能。
关键词
突发公共卫生事件
网络谣言
舆情监测
谣言检测
扩散模型
数据增强
Keywords
public health emergencies
online rumors
public opinion monitoring
rumor detection
diffusion models
data augmentation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G350 [文化科学—情报学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于扩散模型数据增强的突发公共卫生事件谣言检测研究
王连喜
廖信峰
陈宣齐
陈卓玮
容梓莹
《情报杂志》
北大核心
2025
0
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