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一种基于多任务学习的社交媒体谣言检测方法

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本发明涉及一种基于多任务学习的社交媒体谣言检测方法，具体包括如下步骤：S1：对语料进行数据提取及格式转换，获取帖子的源、回复及传播路径；S2：提取行文风格的特征；S3：提取用户置信度的特征；S4：对来源帖子及回复帖子中的文本部分做文本预处理,来输入后续任务；S5：将S2和S3提取到的特征与S4的文本表示做向量拼接；S6：将拼接后的向量放入一个共享的BERT层；S7：分别构建神经网络结构；S8：将S5处理后的数据输入神经网络结构中，输出立场分类和谣言分类。本发明能用多任务联合模型联合两个高度相关的任务，改进了谣言检测和立场分类任务，提高了谣言检测性能。

著录项

公开/公告号CN112685541B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-25

原文格式PDF
申请/专利权人中南大学;
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申请/专利号CN202110269307.1
发明设计人李芳芳;张盼曦;宁肯;刘志;
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申请日2021-03-11
分类号G06F16/33(20190101);G06F16/35(20190101);G06F16/9536(20190101);G06F40/205(20200101);G06F40/216(20200101);G06F40/284(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q50/00(20120101);
代理机构43228 长沙惟盛赟鼎知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人黄敏华
地址 410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
入库时间 2022-08-23 11:49:47

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