一种基于深度学习模型的常识类谣言自动检测方法

李郭钰; 叶奕; 李金玲

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一种基于深度学习模型的常识类谣言自动检测方法

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摘要

近年来通过网络爆发的重大舆情事件数量激增,谣言自动检测成为净化网络生态环境的重要研究课题的大背景下,本文主要探讨利用LSTM+Attention深度学习技术对常识类谣言进行自动检测的解决方案,与传统的CNN、MLP、SVM等模型进行对比,并通过实验证明所提出的模型能捕捉到常识类谣言的特征,在常识类谣言的检测任务上比传统的机器学习算法提升超过10%的精度。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2021年第10期|19-23|共5页
作者
李郭钰; 叶奕; 李金玲;
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作者单位

南华大学计算机科学与技术学院;

衡阳421000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息与传播理论;
关键词
LSTM; Attention机制; Word2Vec; 谣言检测;

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