【摘 要】
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[目的/意义]为了解决传统谣言检测算法在实际应用中存在滞后性的问题,尝试在不使用评论和转发数据的基础上实现微博谣言早期检测.[方法/过程]针对传统谣言检测模型需要大量特
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院,江苏 南京 211106
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[目的/意义]为了解决传统谣言检测算法在实际应用中存在滞后性的问题,尝试在不使用评论和转发数据的基础上实现微博谣言早期检测.[方法/过程]针对传统谣言检测模型需要大量特征以及难以实现及时检测的问题,使用BERT模型对微博原文进行向量表示,然后将获取的语义特征输入到RCNN模型中进行谣言检测.[结果/结论]基于微博谣言数据集进行对比实验,实验结果显示基于BERT-RCNN的微博谣言早期检测模型的准确率为95.16％,F1指标为95.14％;该模型与其他主流的谣言检测模型相比,能在较短时间内完成对谣言的检测,证明了方法的有效性.[局限]文章提出的检测模型针对微博文本进行检测,BERT模型需要依赖谷歌发布的预训练模型.
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