CN111221941A - 基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法 - Google Patents
基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111221941A CN111221941A CN202010025107.7A CN202010025107A CN111221941A CN 111221941 A CN111221941 A CN 111221941A CN 202010025107 A CN202010025107 A CN 202010025107A CN 111221941 A CN111221941 A CN 111221941A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- text
- rumor
- social media
- rumors
- algorithm
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 32
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 4
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000001079 digestive effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000001568 sexual effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 2
- 238000007418 data mining Methods 0.000 abstract description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N Adamantane Natural products C1C(C2)CC3CC1CC2C3 ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 244000097202 Rathbunia alamosensis Species 0.000 description 1
- 235000009776 Rathbunia alamosensis Nutrition 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/3331—Query processing
- G06F16/334—Query execution
- G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/35—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9536—Search customisation based on social or collaborative filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/048—Activation functions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/01—Social networking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明属于大数据挖掘技术领域，具体为基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法。本发明算法包括：运用语言学统计词表，得到不同类别的词汇在谣言的与非谣言在文本上的代表性特征；通过GloVe算法训练得到文档向量特征，利用社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，得到文本中谣言内容的倾向和行文风格特征；将得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中，文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量；将两者的输出向量相连接，作为最终反向传播神经网络的输入，得到是否为谣言的最终鉴别结果。本发明算法鉴别准确率高、计算耗时省。
Description
技术领域
本发明属于大数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法。
背景技术
近年来，社交媒体发展迅速，被人们越来越广泛地使用，以国外的Facebook、Twitter 以及国内的新浪微博为代表的社交媒体已经在全球范围内吸引了数十亿的用户。截止2018 年9 月，Facebook 已经拥有了22.7 亿的月度活跃用户，接近世界人口的30%。但在信息的传播方面，社交媒体则是是一把“双刃剑”。一方面，它有着访问容易、成本低廉和信息传播迅速的特性，使人们能够便捷地阅读和分享信息；另方面，它可能传播恶意用户蓄谋发布的谣言，比如恶意用户故意散布的虚假信息的谣言。因为有着广泛的覆盖面和分享这些信息的速度，国内的新浪微博，和国外的 Twitter 和 Facebook 等流行的社交媒体平台已被证明是传播伪造信息、虚假声明和捏造“标题党”的故事的重要渠道。随着社交媒体上出现的谣言越来越多，谣言的检测成为学术界、工业界和政府机关面临的一个重要问题。
谣言可以被简单定义为欺骗或者误导读者的文本信息，但谣言的形式却多种多样。现实世界中有很多种类的谣言，例如哄骗类、宣传类、讽刺类等等，这就导致了谣言的检测较为复杂。
学术界已经有许多关于谣言的研究，研究的重心主要在特征提取与模型构建方面。特征提取的研究主要包括语言特征、视觉特征、用户特征、推文特征和网络特征等方向。模型构建的研究主要包括基于知识的模型、基于风格的模型、和基于立场的模型等等。近年来随着深度学习的发展，应用深度神经网络进行谣言检测的研究也逐渐涌现。
发明人在进行社交媒体的谣言检测研究时发现，现有利用深度神经网络的方法对于谣言风格特征的获取还不够全面，导致现有方法在新产生的谣言上的识别准确度难以达到预期水平。
发明内容
鉴于以上情况，本发明的目的在于提供一种准确率高、计算量小的基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言的鉴别算法。
本发明提出的基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言的鉴别算法，其整体流程如图1所示，包括：运用语言学统计词表，得到不同类别的词汇在谣言的与非谣言在文本上的代表性特征；通过GloVe算法训练得到文档向量特征，利用社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，得到文本中谣言内容的倾向和行文风格特征；将得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中，文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量；将两者的输出向量相连接，作为最终反向传播神经网络的输入，得到是否为谣言的最终鉴别结果。具体步骤为：
步骤1：对待鉴别的社交媒体文本进行数据清洗；
步骤2：对于已经清洗完毕的文本，通过GloVe算法[1]训练，得到文档向量特征；对于已经清洗完毕的文本，利用社会心理学词典[4]和维基词典(https://www.wiktionary.org/)进行词汇分析，得到文本中内容的倾向和行文风格特征；
步骤3：将步骤2中得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络[2]中，将步骤2中得到的文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络[3]中，作为子网络处理词汇统计特征向量，将两者的输出向量相连接，作为最终反向传播神经网络的输入，得到是否为谣言的最终鉴别结果。
本发明中，步骤1具体包括：
步骤1-1：所述数据清洗，包括：清除所有非字母的字符，删除所有的无用词，删除所有缺失的行；
步骤1-2：根据数据的人为标定标签进行分类，分为谣言和非谣言两类。
本发明中，步骤2具体包括：
步骤2-1：对于已经清洗完毕的社交媒体文本，选择使用GloVe算法对文本进行向量化表示；
步骤2-2：对于已经清洗完毕的社交媒体文本，利用预先设计好的社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，得到谣言文本中内容的倾向和行文风格特征。
本发明中，步骤3具体包括：
步骤3-1：将步骤2中得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中；
步骤3-2：将步骤2中得到的文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量；
步骤3-3：把双向长短期记忆网络和反向神经网络两者的输出向量相连接，并作为最终反向传播神经网络的输入，它将融合双向长短期记忆网络从整篇文章提取出的信息以及由词汇统计子网络从词汇统计特征中提取出的信息，对输入的文本作出是否为谣言的判断，该最终反向传播神经网络的输出即为输入文本是否为谣言的最终鉴别结果。
本发明的创新点在于：本发明对谣言和非谣言进行了词汇统计分析，并用量化的统计指标描述谣言与非谣言的差异，根据这些差异特点提取出检测谣言的有效词汇统计特征，并提出一种融合词汇统计特征的基于深度学习的方法来检测谣言，该发明可以准确的识别出来自社交媒体的谣言。
附图说明
图1为本发明基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法的整体流程图。
图2为本发明基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法中模型结构图。
具体实施方式
为了使本方面的上述目的和创新点能够更加容易理解，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
步骤1：对待鉴别的社交媒体谣言进行数据清洗：
步骤1-1：文本内容清洗，包括清除所有非字母的字符、删除所有的无用词和删除所有缺失的行；
步骤1-2：根据数据的人为标定标签进行分类，分为谣言和非谣言两类。
步骤2：对于已经清洗完毕的社交媒体文本，构建文本向量化表达、内容倾向和行文风格特征：
步骤2-1：对于已经清洗完毕的社交媒体文本，选择使用GloVe算法[1]对文本进行向量化表。GloVe算法是一种基于全局词频统计的单词表算法。它的核心思想是通过对“词-词”共现矩阵进行降维从而得到词表示的方法；
步骤2-2：对于已经清洗完毕的社交媒体文本，利用预先设计好的社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，得到文本中内容的倾向和行文风格特征。为了更准确的鉴别虚假谣言，本发明对于文本进行统计性的词汇分析：
（1）本发明选择使用LIWC[4]词典来做词汇分析，这是一种在社会科学和自然语言处理中被广泛使用的词汇分析方法。LIWC 是一个能够分析 80 种在社会心理学上有意义的词类的程序，拥有着巨大的词汇库。LIWC 所分析出来的各类词汇在谣言中的出现情况可以反映谣言中内容的倾向和行文风格，比如，较为主观的词语可用于戏剧化或者编造耸人听闻的故事。本发明考虑十五类词汇：赞同类、确切类、否定类、非流行、咒骂类、补白类、性描述类、工作类、金钱类、第一人称词汇、第三人称词汇、网络用语类、非正式类、消化类、不定代词类在每则文本中的出现频率，作为文本中内容的倾向和行文风格特征，并最终在训练模型时将其融入；
（2）基于谣言会尝试使文本更加生动来吸引读者的假设，本发明进一步引入了针对有强化意义词汇的分析来补充基于 LIWC 的词汇分析，本发明从维基词典中提取五类有强化意义的词汇：形容词比较级、形容词最高级、动作副词、方式副词以及语气副词的词汇，本发明考虑这五类词汇在文本中出现频率，作为文本中内容的倾向和行文风格特征的一部分。
步骤3：将步骤2中得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中，将步骤2中得到的文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量，将两者的输出向量相连接，作为最终反向传播神经网络的输入，得到是否为谣言的最终鉴别结果。如图2基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法中模型结构图所示：
步骤3-1：将步骤2中得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中。长短期记忆网络是一种能够捕获长序列前后依赖的序列神经网络。对于 LSTM 的每一个时间步，它的输入为文本中一个单词用GloVe算法进行向量化的词语向量特征。同时考虑到前后文呼应或者矛盾也是虚假谣言的一项特征，本发明采用了双向长短期记忆网络，该网络包含了前向和后向的两个平行的 LSTM 网络，时间序列中的每个元素会考虑其之前和之后序列中的完整信息进行对其建模；
步骤3-2：将步骤2中得到的文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量。本发明选择使用一个反向传播神经网络作为子网络来处理词汇统计特征，网络中的激活函数均为 sigmoid 函数；
步骤3-3：把双向长短期记忆网络和反向神经网络两者的输出向量相连接，并作为最终反向传播神经网络的输入，它将融合双向长短期记忆网络从整篇文章提取出的信息以及由词汇统计子网络从词汇统计特征中提取出的信息，对输入的文本作出是否为谣言的判断，该最终反向传播神经网络的输出即为输入文本是否为谣言的最终鉴别结果。在模型进行训练的过程中，本发明以二值交叉熵作为训练的损失函数，具体公式如下：
其中，x =（x1,x2,…xn)，x∈Rn，代表输入最终反向传播神经网络的特征，即双向长短期记忆网络和反向神经网络两者的输出向量相连接后的结果；y=（y1,y2,…yn)，y∈{0,1}，代表此社交媒体是否为谣言的人为标定结果，0代表为谣言，1代表为非谣言；f(x,θ)为模型函数，代表在给定x时，输出y为谣言的概率；θ为模型参数。
本发明以公开数据集为实验对象，利用本发明算法进行评估。本发明使用不同来源、不同类别、不同谣言程度的谣言和非谣言数据集来进行评估实验，数据集分别来自数万篇公开谣言报道[5]、普利策事实网站（https://www.politifact.com/）以及Kaggle比赛公开数据集（https://www.kaggle.com/c/fake-news/data）。数据集最终被分为两大类，一类为谣言，标记为0，一类为非谣言，标记为1。数据集的统计如下表1：
表1
实验采用的机器配置如下表2：
表2
设定的训练轮数为15轮，优化器为Adam[6]，每次批大小为256。将80%的数据作为训练集，将其余20%作为测试集。采用的评估标准是准确度，计算公式如下：
其中， TP，TN，FP，FN 分别代表真正例数量、真负例数量、假正例数量和假负例数量。最终实验结果如下表3：
表3
参考文献：
[1] Jeffrey Pennington, Richard Socher, and Christopher D. Manning.Glove: Global Vectors for Word Representation. Proc. of EMNLP, 2014.
[2] Alex Graves, and Jürgen Schmidhuber. Framewise phoneme classificationwith bidirectional LSTM and other neural network architectures. NeuralNetworks, 2005, 18(5-6): 602-610.
[3] David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, and Ronald J. Williams.Learning representations by back-propagating errors. Nature, 1986, 323.6088:533-536.
[4] James W. Pennebaker, Roger J Booth, and Martha E. Francis. Linguisticinquiry and word count: LIWC 2001. Mahway: Lawrence Erlbaum Associates, 2001,71.2001.
[5] Hannah Rashkin, Eunsol Choi, Jin Yea Jang, Svitlana Volkova, andYejin Choi. Truth of varying shades: Analyzing language in fake news andpolitical fact-checking. Proc. of EMNLP, 2017.
[6] Diederik P. Kingma and Jimmy Lei Ba. Adam: A method for stochasticoptimization. Proc. of ICLR, 2015.。
Claims (5)
1.基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤1：对待鉴别的社交媒体文本进行数据清洗；
步骤2：对于已经清洗完毕的文本，通过GloVe算法训练，得到文档向量特征；对于已经清洗完毕的文本，利用社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，得到文本中内容的倾向和行文风格特征；
步骤3：将步骤2中得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中，将步骤2中得到的文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量，将两者的输出向量相连接，作为最终反向传播神经网络的输入，得到是否为谣言的最终鉴别结果。
2.根据权利要求1所述的基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法，其特征在于，步骤1具体包括：
步骤1-1：所述数据清洗，包括：清除所有非字母的字符，删除所有的无用词，删除所有缺失的行；
步骤1-2：根据数据的人为标定标签进行分类，分为谣言和非谣言两类。
3.根据权利要求1所述的基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法，其特征在于，步骤2具体包括：
步骤2-1：对于已经清洗完毕的社交媒体文本，选择使用GloVe算法[1]对文本进行向量化表示；
步骤2-2：对于已经清洗完毕的社交媒体文本，利用预先设计好的社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，得到谣言文本中内容的倾向和行文风格特征。
4.根据权利要求1所述的基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法，其特征在于，步骤3具体包括：
步骤3-1：将步骤2中得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中；
步骤3-2：将步骤2中得到的文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量；
步骤3-3：把双向长短期记忆网络和反向神经网络两者的输出向量相连接，并作为最终反向传播神经网络的输入，它将融合双向长短期记忆网络从整篇文章提取出的信息以及由词汇统计子网络从词汇统计特征中提取出的信息，对输入的文本作出是否为谣言的判断，该最终反向传播神经网络的输出即为输入谣言是否为谣言的结果，最终得到是否为谣言的鉴别结果。
5.根据权利要求1所述的基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法，其特征在于，步骤2-2中，所述对于已经清洗完毕的社交媒体文本，利用预先设计好的社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，具体为：
①使用LIWC词典做词汇分析，分析如下十五类词汇：赞同类、确切类、否定类、非流行、咒骂类、补白类、性描述类、工作类、金钱类、第一人称词汇、第三人称词汇、网络用语类、非正式类、消化类、不定代词类，在每则文本中的出现频率，作为文本中内容的倾向和行文风格特征，并最终在训练模型时将其融入；
②基于谣言会尝试使文本更加生动来吸引读者的假设，引入针对有强化意义词汇的分析来补充基于LIWC的词汇分析，具体是从维基词典中提取五类有强化意义的词汇：形容词比较级、形容词最高级、动作副词、方式副词以及语气副词的词汇，分析这五类词汇在文本中出现频率，作为文本中内容的倾向和行文风格特征的一部分。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010025107.7A CN111221941B (zh) | 2020-01-10 | 2020-01-10 | 基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010025107.7A CN111221941B (zh) | 2020-01-10 | 2020-01-10 | 基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111221941A true CN111221941A (zh) | 2020-06-02 |
| CN111221941B CN111221941B (zh) | 2023-12-26 |
Family
ID=70828233
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010025107.7A Active CN111221941B (zh) | 2020-01-10 | 2020-01-10 | 基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111221941B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111506710A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-08-07 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于谣言预测模型的信息发送方法、装置和计算机设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170180276A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Google Inc. | Automatic suggestions and other content for messaging applications |
| CN108038240A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-15 | 武汉大学 | 基于内容、用户多因素分析的社交网络谣言检测方法 |
| CN108804608A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-13 | 武汉烽火普天信息技术有限公司 | 一种基于层次attention的微博谣言立场检测方法 |
| CN109815383A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-05-28 | 南京理工大学 | 基于lstm的微博谣言检测及其资源库构建方法 |
| CN110210016A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-09-06 | 中国科学院计算技术研究所 | 基于风格引导的双线性神经网络虚假新闻检测方法及系统 |
-
2020
- 2020-01-10 CN CN202010025107.7A patent/CN111221941B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170180276A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Google Inc. | Automatic suggestions and other content for messaging applications |
| CN108038240A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-15 | 武汉大学 | 基于内容、用户多因素分析的社交网络谣言检测方法 |
| CN108804608A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-13 | 武汉烽火普天信息技术有限公司 | 一种基于层次attention的微博谣言立场检测方法 |
| CN109815383A (zh) * | 2018-12-31 | 2019-05-28 | 南京理工大学 | 基于lstm的微博谣言检测及其资源库构建方法 |
| CN110210016A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-09-06 | 中国科学院计算技术研究所 | 基于风格引导的双线性神经网络虚假新闻检测方法及系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111506710A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-08-07 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于谣言预测模型的信息发送方法、装置和计算机设备 |
| CN111506710B (zh) * | 2020-07-01 | 2020-11-06 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于谣言预测模型的信息发送方法、装置和计算机设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111221941B (zh) | 2023-12-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Giatsoglou et al. | Sentiment analysis leveraging emotions and word embeddings | |
| CN108363743B (zh) | 一种智能问题生成方法、装置和计算机可读存储介质 | |
| CN113051916B (zh) | 一种社交网络中基于情感偏移感知的交互式微博文本情感挖掘方法 | |
| WO2020108430A1 (zh) | 一种微博情感分析方法及系统 | |
| Chatzakou et al. | Detecting variation of emotions in online activities | |
| Riadi | Detection of cyberbullying on social media using data mining techniques | |
| CN111767725A (zh) | 一种基于情感极性分析模型的数据处理方法及装置 | |
| Mewada et al. | Research on false review detection methods: A state-of-the-art review | |
| CN112989208B (zh) | 一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Asghar et al. | A deep neural network model for the detection and classification of emotions from textual content | |
| Liu et al. | Correlation identification in multimodal weibo via back propagation neural network with genetic algorithm | |
| Karasoy et al. | Spam SMS detection for Turkish language with deep text analysis and deep learning methods | |
| Xiang et al. | Spam detection in reviews using LSTM-based multi-entity temporal features | |
| CN112199606A (zh) | 一种基于层次用户表示的面向社交媒体的谣言检测系统 | |
| CN115544252A (zh) | 一种基于注意力静态路由胶囊网络的文本情感分类方法 | |
| CN114742071B (zh) | 基于图神经网络的汉越跨语言观点对象识别分析方法 | |
| Moholkar et al. | Lioness adapted GWO-based deep belief network enabled with multiple features for a novel question answering system | |
| Zhang et al. | Spam comments detection with self-extensible dictionary and text-based features | |
| Mehendale et al. | Cyber bullying detection for hindi-english language using machine learning | |
| CN111221941A (zh) | 基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法 | |
| Gul et al. | Tanz‐Indicator: A Novel Framework for Detection of Perso‐Arabic‐Scripted Urdu Sarcastic Opinions | |
| Nisha et al. | Deep KNN Based Text Classification for Cyberbullying Tweet Detection | |
| Nagelli et al. | Optimal Trained Bi-Long Short Term Memory for Aspect Based Sentiment Analysis with Weighted Aspect Extraction | |
| Zhao et al. | Coupled social media content representation for predicting individual socioeconomic status | |
| Anuratha et al. | Twitter sentiment analysis using social-spider lex feature-based syntactic-senti rule recurrent neural network classification |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |