[發明專利]推文級社會媒體謠言檢測方法

有效

• 申請號: 201911044320.6
• 申請日: 2019-10-30
• 公開（公告）號: CN110909125B
• 公開（公告）日: 2022-11-15
• 發明（設計）人: 劉宇威;饒洋輝
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/117;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 王曉玲

1.一種推文級社會媒體謠言檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1. 收集社會媒體平臺上的推文，并且以轉發、評論將相關推文組成一個事件，并且按照時間戳將推文排序，然后將推文文本進行清洗；利用辟謠平臺的信息給事件打上對應的標簽；

S2. 不對推文進行分詞，直接利用word2vec中的CBOW方法對推文中的字進行訓練，得到每個字的向量表達；

S3. 使用天作為時間單位，表示出事件在每一天中的推文個數；橫坐標x為天，縱坐標y為當天的推文個數，即事件在當天的熱度；利用斷點檢測的算法，即分段線性回歸將事件劃分為多個生命周期，此時每個生命周期代表事件發展的趨勢；

S4. 通過多頭自注意力機制得到每條推文中詞序列的向量表達，然后通過卷積和最大池化操作得到推文向量表達，再通過前饋神經網絡以及卷積池化得到每個生命周期的向量表達；

S5. 使用多層卷積神經網絡模型對全部生命周期的向量矩陣進行多層次的特征提取，從簡單特征到復雜特征，然后最后通過全連接層和sigmoid函數對事件的標簽進行預測；

S6. 利用訓練數據集的標簽信息訓練好上述模型的參數，最后在測試數據集上判斷每個事件是否是謠言，與真實標簽進行比對驗證上述模型的效果。