多特征融合的可移植谣言早期检测模型

• 作 者: 孙王斌
• 机 构: 中南大学计算机学院
• 出 处: 计算机时代
• 发表日期: 2020年9期
• 关键词: 谣言检测 可移植 LSTM SVM rumor detectionportableLSTMSVM

针对当前诸多网络平台的谣言泛滥现象,提出结合长短期记忆(Long-short Term Memory,LSTM)网络与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的可移植谣言早期检测模型。将谣言文本转换为向量序列,通过LSTM网络挖掘谣言文本的深层特征,并引入有效度、敏感度与热度特征。通过SVM融合训练拟合表明,该模型在多平台数据集上表现出良好的预测结果。