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融合多层级特征表示的多领域谣言早期检测方法
1
作者
黄涛
肖玉芝
+2 位作者
向洁萍
金胜
霍宣蓉
《情报杂志》
北大核心
2025年第4期127-135,共9页
[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短...
[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短语和句子级特征,构建多层级特征增强的单元门模块以挖掘谣言深层信息。利用该模块构建领域感知特征抽取器,捕获谣言文本的领域特征及偏差,形成多领域与多层级的谣言特征表示,判断是否为谣言。[研究结果/结论]在涵盖9个不同领域的公开数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、F1值和AUC值分别达到了92.85%、93.11%和96.96%,能够有效的对多领域谣言进行早期检测。
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关键词
网络谣言
谣言识别
早期谣言检测
多领域话题
特征增强
领域
感知
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职称材料
题名
融合多层级特征表示的多领域谣言早期检测方法
1
作者
黄涛
肖玉芝
向洁萍
金胜
霍宣蓉
机构
青海师范大学计算机学院
青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室
青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室
出处
《情报杂志》
北大核心
2025年第4期127-135,共9页
基金
国家重点研发计划项目“数据融合规范及原型”(编号:314)
国家重点实验室自主项目“社交媒体失真信息识别及溯源关键技术研究”(编号:2024-SKL-005)研究成果。
文摘
[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短语和句子级特征,构建多层级特征增强的单元门模块以挖掘谣言深层信息。利用该模块构建领域感知特征抽取器,捕获谣言文本的领域特征及偏差,形成多领域与多层级的谣言特征表示,判断是否为谣言。[研究结果/结论]在涵盖9个不同领域的公开数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、F1值和AUC值分别达到了92.85%、93.11%和96.96%,能够有效的对多领域谣言进行早期检测。
关键词
网络谣言
谣言识别
早期谣言检测
多领域话题
特征增强
领域
感知
Keywords
internet rumors
rumor recognition
early rumor detection
multi-domain topics
feature enhancement
domain awareness
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G250 [文化科学—图书馆学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多层级特征表示的多领域谣言早期检测方法
黄涛
肖玉芝
向洁萍
金胜
霍宣蓉
《情报杂志》
北大核心
2025
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