[發明專利]一種基于檢索輔助的謠言檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201910341053.2
• 申請日: 2019-04-25
• 公開（公告）號: CN110188284B
• 公開（公告）日: 2022-01-28
• 發明（設計）人: 曹娟;王佳臣;李錦濤;郭俊波;謝添;劉浩遠
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/35;G06Q50/00
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 祁建國;梁揮

本發明提出一種基于檢索輔助的謠言檢測方法及系統，包括：獲取待謠言檢測的對象信息，并使用謠言檢測算法對該對象信息進行判定，得到該對象信息的初步謠言檢測結果；集合已標記謠言標簽的謠言信息作為謠言庫，抽取得到該對象信息的關鍵詞，以該關鍵詞檢索該謠言庫，得到該謠言庫中與該對象信息相似的多條相似謠言，計算每一條該相似謠言與該對象信息之間的相似度，以為每一條該相似謠言賦予權重，并根據每一條該相似謠言的謠言標簽和權重，加權求和得到該多條相似謠言的輔助謠言檢測結果；根據該初步謠言檢測結果和該輔助謠言檢測結果，綜合判定該對象信息的謠言標簽。

技術領域

本發明涉及大數據挖掘中的新聞檢測領域，特別涉及一種基于檢索輔助的謠言檢測方法及系統。

背景技術

社交媒體的蓬勃發展改變了用戶獲取信息的方式，越來越多的用戶傾向于在社交媒體中獲取與發布信息，但是這也為謠言的滋生與快速傳播提供了方便，肆意散布的謠言可能會引起社會恐慌。例如，在2015年8月25日，有謠言稱墨西哥維拉克魯斯一幼兒園內被吸毒分子挾持，發生槍擊事件，該謠言迅速在Twitter與Facebook中傳播，導致當日該城市發生至少26起車禍。但傳統的基于人工審核的謠言檢測系統往往需要大量的人工，耗時耗力，且難以實時的對謠言信息作出判定，因此亟需一種自動化檢測系統對謠言信息進行實時判定。

現有的謠言檢測算法使用機器學習方法配合人工抽取的特征共同判定謠言，Castillo等人從新聞內容、用戶屬性、傳播特征等方面抽取了大量特征，在此基礎上，Adrien，Aniko等人在此工作基礎上又提出了一些新的時序特征來表示謠言的散布特征，這些方法在謠言檢測中取得了一定的成效。

與定義一系列復雜特征不同，Zhao等人通過一系列正則表達式來進行謠言的初篩(如：真的嗎？是這樣嗎？)，然后通過專家再進行人為判定。近期Ma等人使用循環神經網絡(RNN)來自動學習不同時間段內謠言及謠言散布者的特征，取得了優于傳統方法的效果。

發明人在進行謠言檢測研究時發現，現有方法通常單獨的處理每一條信息，忽視了信息與信息之間的相關性。實際上，日常接觸到的謠言往往是舊料翻新，即將以往謠言進行一定修改后再次發布，針對這類謠言，利用以往的相關謠言的判定結果對其進行判定往往比單純使用算法對其判定效果要大有提升。

發明內容

針對以上問題，本發明提出了一種基于檢索輔助的謠言檢測系統。該系統在使用謠言檢測算法進行自動判定的同時，使用搜索算法在系統的謠言庫中檢索，篩選出與當前信息相似的歷史謠言，并利用其標簽輔助判定當前信息。

針對現有技術的不足，本發明提出一種基于檢索輔助的謠言檢測方法，其中包括：

步驟1、獲取待謠言檢測的對象信息，并使用謠言檢測算法對該對象信息進行判定，得到該對象信息的初步謠言檢測結果；

步驟2、集合已標記謠言標簽的謠言信息作為謠言庫，抽取得到該對象信息的關鍵詞，以該關鍵詞檢索該謠言庫，得到該謠言庫中與該對象信息相似的多條相似謠言，計算每一條該相似謠言與該對象信息之間的相似度，以為每一條該相似謠言賦予權重，并根據每一條該相似謠言的謠言標簽和權重，加權求和得到該多條相似謠言的輔助謠言檢測結果；

步驟3、根據該初步謠言檢測結果和該輔助謠言檢測結果，綜合判定該對象信息的謠言標簽。

所述的基于檢索輔助的謠言檢測方法，其中該步驟2包括：

步驟21、根據該關鍵詞得到該謠言庫中謠言信息與該對象信息的相似度，并根據相似度大小排序，選取排序中相似度大于閾值的前k條謠言信息作為該多條相似謠言，其中k為正整數。

所述的基于檢索輔助的謠言檢測方法，其中該權重賦予的方法為：

第i條相似謠言權重計算方法如下：

i＝1,2,3,…,k