【摘 要】
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新冠疫情爆发以来,相关谣言时有传播,但传统的谣言识别模型却难以有效判别疫情谣言,因为相较于大量历史谣言数据,疫情谣言的数量还不足以训练出良好的分类器。因此,建立一个
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院,南开大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(71573196),中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2722020JX007)
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新冠疫情爆发以来,相关谣言时有传播,但传统的谣言识别模型却难以有效判别疫情谣言,因为相较于大量历史谣言数据,疫情谣言的数量还不足以训练出良好的分类器。因此,建立一个以少量谣言数据为基础的疫情谣言识别模型紧迫且重要。针对训练数据量不足的问题,为了提高疫情谣言鉴别效果,文中提出了一种基于文本增强和生成对抗网络(GAN)的疫情谣言识别方法。首先,分析疫情谣言的文本特征,提取能表征疫情谣言的特征词;然后,基于GAN构建疫情谣言生成模型,将不含疫情谣言特征的历史谣言,利用疫情谣言特征词库进行文本增强,并生成大量含有
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