【摘 要】
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社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播，同时也是谣言滋生和传播的温床，因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义。现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息，本研究基于异构图注意力网络（HAN）构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用分层注意力机制：节点级注意力和语义级注意力。首先，节点级注意力机制结合微博节点的邻居，生成两组具有特定语义的节点嵌入；然后，语义级注意力再融合
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社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播，同时也是谣言滋生和传播的温床，因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义。现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息，本研究基于异构图注意力网络（HAN）构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用分层注意力机制：节点级注意力和语义级注意力。首先，节点级注意力机制结合微博节点的邻居，生成两组具有特定语义的节点嵌入；然后，语义级注意力再融合不同语义，得到最终的节点嵌入，输入到分类器中执行二分类任务；最后，给出输入微博是谣言还是非谣言的分类结果
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