[發明專利]融合文本和傳播結構的早期謠言檢測方法

有效

• 申請號: 202011245311.6
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112329444B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 陳晨;屠克非;袁曉潔
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: G06F40/216
• 分類號: G06F40/216;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00
• 代理公司: 天津耀達律師事務所 12223
• 代理人: 張耀

1.融合文本和傳播結構的早期謠言檢測方法，其特征是：將新聞的傳播結構建模為傳播樹，構造了聯合圖用以得到謠言傳播結構的嵌入，并用兩個雙分支的CNN子模塊用以融合傳播結構和新聞源文本的語言特征，該方法具體步驟如下：

第1、數據集的預處理

在數據的預處理階段，收集新聞的訓練集樣本，其包括新聞的源文本以及用戶之間的轉發關系，在完成數據集的收集工作完成以后，將對數據集進行預處理用以得到新聞的傳播結構的特征表示；謠言的每個樣本包括三部分：新聞的源文本s_i，新聞的傳播樹T_i和新聞的標注標簽l_i；

第2、獲得新聞源文本和傳播結構的向量表示

模型的輸入分成兩部分：一部分是新聞源文本的向量表示，另一部分則是代表著新聞傳播結構的節點序列的向量表示；向量表示方法既利用序列表現了傳播結構的序列特性，也利用聯合圖的嵌入表達了傳播結構的結構特征；

第3、訓練融合傳播結構和文本信息的謠言檢測模型

謠言檢測模型使用雙分支結構，每個結構都是由多個卷積神經網絡過濾器組成，雙分支的輸出由一個連接函數(concatenate)所拼接，并作為一個Softmax層的輸入，文本分支輸入的是新聞源文本的向量表示V_i，節點分支輸入的是新聞傳播結構的向量表示N_i，給定(V_i,N_i)，模型得到預測的類別l_i；

第1步包括：

第1.1、傳播樹的建模

謠言的傳播結構的原始形式是一張表，其中的每個元素是兩個用戶之間的轉發關系，每個傳播關系可以看作是一條有向邊，其方向與新聞的轉發的方向相同，如果不同的邊整合起來，其會形成一個樹結構，這就是謠言的傳播樹結構；

其中傳播樹的具體定義如下：

令T＜V，E＞為一個新聞的傳播樹，其中V是節點的集合，其中的每個節點都是參與到新聞傳播的用戶，E是邊的集合，其中的每個元素代表著任意兩個用戶的一次轉發行為，其中對于任意節點v_i屬于V，v_i＝(u_i，c_i，t_i)，其中u_i代表著第i個用戶，c_i代表著這一用戶的轉發的評論內容，t_i表示這一次轉發所發生的時刻；

第1.2、聯合圖的生成

為了更利用謠言的傳播結構特征，特別是不同傳播結構之間的相似之處，訓練集中所有新聞的傳播樹都被合并到了一張聯合圖上去；

聯合圖的具體定義如下：

聯合圖G_u＝＜V_u，E_u＞是生成自一個傳播樹的集合{T_i＝＜V_i，E_i＞}，其中V_u＝∪_iV_i是傳播樹中所有點集合的并集，E_u＝∪_iE_i是傳播樹集合中所有邊集合的并集；

第1.3、聯合圖的嵌入

被合并之后形成的聯合圖既包含了單個傳播樹的傳播結構信息，也包含了傳播樹的之間的同構結構信息，基于隨機游走的圖嵌入模型可以得到聯合圖的每個節點的向量表示，這一獲得向量表示的過程可以看作是針對聯合圖的圖嵌入，針對聯合圖構造了兩種圖嵌入方法：一種是針對帶權邊的圖嵌入，另一種是針對無權邊的圖嵌入。