【摘 要】
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互联网上的虚假事实陈述严重影响人们有效地获取信息,如何判定事实陈述是否可信成为一个亟待解决的问题.文中提出了一种针对事实陈述的可信判定模型MFSV.该模型针对事实陈述
【机 构】
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数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学）,中国人民大学信息学院
【基金项目】
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国家科技重大专项“核高基”项目基金（2010ZX01042-001-002）,国家自然科学基金（61070053）,上海市高可信计算重点实验室开放课题（07dz22304）,中国人民大学博士研究基金（12XNH177）资助
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互联网上的虚假事实陈述严重影响人们有效地获取信息,如何判定事实陈述是否可信成为一个亟待解决的问题.文中提出了一种针对事实陈述的可信判定模型MFSV.该模型针对事实陈述的特点,从互联网上搜集与待判定事实陈述相关的文本信息,度量其与对应事实陈述的语义相似度;同时,该模型考虑了相关文本信息在可信度上的差别,从受欢迎程度和重要程度两个方面度量了相关文本信息来源的可信度,并获取了相关文本信息的可信度排序;根据语义相似度以及可信度排序,衡量了相关文本信息对对应事实陈述可信判定所做出的贡献,并以此为基础实现了待判定事实
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