【摘 要】
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随着互联网的高速发展,越来越多的网民在社交平台发表言论,促进了世界的多元化交流。但问题也随之而来,大量的谣言也在社交平台上传播,一些涉及公共安全的谣言,更是对社会稳定造成巨大伤害。然而目前的谣言检测侧重于文本特征、用户信息以及传播结构信息,它们本质上仍然是通过分析用户的发布意图来检测文本的虚假性,却忽略了知识的重要性,在目前谣言数据集数据量少、收集困难的情况下更是影响到谣言检测的性能,因此外部知识
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随着互联网的高速发展,越来越多的网民在社交平台发表言论,促进了世界的多元化交流。但问题也随之而来,大量的谣言也在社交平台上传播,一些涉及公共安全的谣言,更是对社会稳定造成巨大伤害。然而目前的谣言检测侧重于文本特征、用户信息以及传播结构信息,它们本质上仍然是通过分析用户的发布意图来检测文本的虚假性,却忽略了知识的重要性,在目前谣言数据集数据量少、收集困难的情况下更是影响到谣言检测的性能,因此外部知识的增加以及谣言数据的增强对谣言自动检测具有非常重要的意义和实用价值。本文使用图知识嵌入的方法检测谣言。主要研究内容与创新如下:1.本文提出一种基于知识表示嵌入的谣言检测方法,弥补了传统谣言检测方法缺乏知识表示的不足。实验结果表明该方法可提高谣言检测准确性,并可对检测结果在一定程度上做出解释。2.本文提出一种基于图嵌入的谣言数据增强方法,弥补了现有谣言数据不足的缺陷,该方法从知识的角度模拟谣言文本形成的过程,对谣言数据进行增强。本文利用图嵌入的文本生成模型对该方法建模,并结合生成对抗网络训练,实验结果表明该模型经过生成对抗训练后可充分模拟谣言的生成过程,并通过数据增强的方式提高了谣言检测的性能。
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