【摘 要】
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微博,Twitter,微信等网络社交平台的发展彻底改变了人们的交流方式,在方便人们获取最新信息的同时,谣言和虚假信息在网络平台上的大量传播对个人,社会甚至国家带来的危害也日益加剧。由于信息的传播速度极快,想通过人工方式及时发现谣言或虚假信息是不现实的,因此谣言的自动检测成为近年来的研究热点。现有的谣言检测方法主要是提取多特征用于分类,但这并不适用于谣言的早期检测,并且对于长文本信息,常用的循环神经
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微博,Twitter,微信等网络社交平台的发展彻底改变了人们的交流方式,在方便人们获取最新信息的同时,谣言和虚假信息在网络平台上的大量传播对个人,社会甚至国家带来的危害也日益加剧。由于信息的传播速度极快,想通过人工方式及时发现谣言或虚假信息是不现实的,因此谣言的自动检测成为近年来的研究热点。现有的谣言检测方法主要是提取多特征用于分类,但这并不适用于谣言的早期检测,并且对于长文本信息,常用的循环神经网络和卷积神经网络也不能很好的理解语义。为解决现有的谣言检测研究中存在的问题,本文提出了一种新的谣言检测方法,通过分析文本的内容特征来实现谣言的早期检测任务。本文借鉴了预训练的思想,进一步提高谣言检测模型的检测的时效性,并且采用了深层双向的转换编码器用于特征提取,有效地解决了长文本中的远距离特性依赖问题,因此能更加准确地理解语义,提高谣言检测的准确率。为进一步提升模型的检测性能,本文还对原始数据做了数据增强处理。本文在Twitter谣言数据集和FakeNewsNet虚假新闻数据集上进行了实验,结果表明,本文提出的谣言检测模型准确率和F1-评测值都要优于当前的基准模型。
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