【摘 要】
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在线社交媒体平台和即时通讯服务是新闻传播的理想场所,但正面临着诈骗新闻头条肆意散布的严重安全问题。为检测诈骗新闻头条,以往检测方式主要是非常损耗劳力的人工审核,而在新闻头条数据总量到达百万级别的极端情况下,人工审核新闻头条真实性已经不具有现实意义的可行性。并且常规机器学习模型在大规模文本数据处理方面的表现难言理想。然而,目前对新闻头条文本数据而言,长短时记忆（Long Short-Term Mem
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在线社交媒体平台和即时通讯服务是新闻传播的理想场所,但正面临着诈骗新闻头条肆意散布的严重安全问题。为检测诈骗新闻头条,以往检测方式主要是非常损耗劳力的人工审核,而在新闻头条数据总量到达百万级别的极端情况下,人工审核新闻头条真实性已经不具有现实意义的可行性。并且常规机器学习模型在大规模文本数据处理方面的表现难言理想。然而,目前对新闻头条文本数据而言,长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络以及深度学习领域中的注意力机制（Attention Mechanism）具有较为强大的处理能力。本文提出全新的深度学习文本分类模型,基于LSTM网络及其注意力机制和谷歌Transformer模型特殊的多头注意力机制,可以高效拟合新闻头条上下文信息,从而更加快速准确地检测诈骗新闻头条。本文主要的研究内容与贡献如下:（1）诈骗新闻头条及其文本数据预处理:介绍诈骗新闻头条,分析其安全威胁,比较其典型示例。对原始新闻头条数据进行文本数据预处理,将原始文本数据转化为适配深度学习分类模型的数据形式。（2）检测诈骗新闻头条的LSTM模型及其注意力机制:引进词嵌入层,利用LSTM神经网络及其注意力机制,构建全新的深度学习分类模型,相比于常规机器学习分类模型,大幅优化新闻头条分类表现,能更加快速准确地检测诈骗新闻头条（准确率:85.6551%）。（3）检测诈骗新闻头条的Mini-Transformer模型:引进词嵌入层,在谷歌公司推出的Transformer机器翻译模型的基础上,简化其神经网络结构,保留其编码器部分,删除其解码器部分,避免任何循环运算单元或卷积运算,完全利用多头注意力机制和全连接层,构建全新的Mini-Transformer文本分类模型,进一步提升诈骗新闻头条检测表现（准确率:86.5692%）。
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