【摘 要】
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随着移动互联网等信息技术的发展与普及,社交网络中的谣言和虚假新闻的传播也更迅速、影响也更广泛,造成了不良的社会影响与经济损失,同时对监管部门的响应速度提出更高要求
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随着移动互联网等信息技术的发展与普及,社交网络中的谣言和虚假新闻的传播也更迅速、影响也更广泛,造成了不良的社会影响与经济损失,同时对监管部门的响应速度提出更高要求。提出一种面向社交网络的虚假新闻检测方法,该方法分析社交网络中新闻文本的语言特征,并结合基于BERT全词覆盖模型抽取中文字向量来联合构建新闻文本特征。为结合这两类特征,提出了一种改进的TextCNN模型。在实验中该方法取得了更高的精度,证明了该方法的有效性。
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