基于深度学习的中文谣言检测方案

最新推荐文章于 2025-02-05 09:26:38 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mohen_777/article/details/139987916
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1. 引言

在现代信息物理空间中，各种社交网络服务已成为日常生活中获取信息不可或缺的一部
分 。这使得社会服务用户面临着不断增长的新闻和信息量无处不在。但与此同时，各种真
假新闻混杂在一起，总是让社会服务用户难以很好地辨别其本质。目前的情况无疑给网络物
理社会服务的运营商带来了很大的挑战。没有有效的技术监管手段，广大用户可能会受到威
胁。一个典型案例是 2020 年早期 COVID-19 相关虚假新闻的广泛传播，带来了严重的经
济和社会危害。因此，研究实用的虚假新闻检测方法，对于网络物理社会服务的运营商具有
重要意义。
现有的网络物理社会服务假新闻检测研究大致可分为两类：统计检索和语义计算。前者
主要是对句子或段落进行分词后，搜索与异常特征相关的关键词。然后，建立一个评分模型
来评估句子的真实性作为结果。然而，以这种方式拆分句子的想法很难捕捉到句子的语义特
征。当没有明确的异常关键字时，很难得到理想的结果。后者更侧重于建立数学模型来以向
最低0.47元/天 解锁文章
自动谣言检测综述分享——Automatic Rumor Detection on Microblogs: A Survey
weixin_41964296的博客
05-21 2941
谣言的传统定义来源于社会心理学[27]。也就是说，谣言是一种未经证实的说法，广泛传播，其真实价值未经证实或故意虚假。在这个定义下，一般的谣言被认为是一条信息，其真实性未经验证。未经证实的谣言是指未经权威或可信来源官方证实的信息，例如权威新闻机构或现场目击者。一般的谣言包括客观谣言和主观谣言。在不同的场景中，最好采用不同的定义。在社交媒体上，一般谣言经常被用来监控公众对争议事件的看法[28]。一般的谣言可能是名人的八卦，也可能是一种诽谤政治对手的竞选策略[4]，它吸引人们传播故事，而不是查明其真实性。
谣言检测论文分享（一）
weixin_41964296的博客
03-26 2153
传统方法：主要采用用户特征、文本内容和传播模式等手工特征来训练有监督的分类器。如，决策树，随机森林，SVM等。然而，这些方法主要依赖于特征工程，非常耗时耗力。此外，这些手工设计的特征通常缺乏从谣言传播和散布过程中提取的更高层的表示。近期研究：利用了深度学习方法，从传播路径/树或网络中挖掘高级表示来识别谣言。许多深度学习模型，如长短期记忆（LSTM）、门控递归单元（GRU）和递归神经网络（RvNN）被使用，因为它们能够从谣言的时间传播中学习顺序特征。
通过人群响应进行中文谣言检测（IEEE2014）
ABCD2010014357的博客
08-25 1926
Rumors Detection in Chinese via Crowd Responses 通过群众响应进行中文谣言检测（IEEE2014）不同于之前的使用微博固有的特征进行检测谣言的研究，本文转移前提，关注于通过从特定社会事件的群众响应：转帖和评论提取特征识别事件谣言。文章中，使用文本分析和自然语言处理技术分析转帖和评论文本来自动划分错误信息和有效信息。
深度学习方法在谣言检测中的研究现状
qq_59482564的博客
06-26 4250
管理社交媒体上的谣言，减少谣言对社会的危害。许多研究使用深度学习方法来检测开放网络中的谣言。为了从多个角度全面梳理谣言检测的研究现状，本文从特征选择、模型结构和研究方法三个角度分析了这一高度集中的工作。从特征选择的角度，将谣言的方法分为内容特征、社会特征和传播结构特征。然后，基于模型结构将谣言检测的深度学习模型分为CNN、RNN、GNN、Transformer，便于对比;此外，本文首次将传播树、对抗学习、跨域方法、多任务学习、无监督和半监督方法、基于知识图谱等7种谣言检测方法总结为7种。
基于多模态Transformer的谣言检测技术介绍
02-05 1119
随着社交媒体的普及，多模态谣言（结合文本、图像甚至视频的虚假信息）因其更强的误导性成为信息安全领域的核心挑战。传统的单模态检测方法（如仅依赖文本分析）难以应对此类复杂场景，而现有基于多模态的方法常因简单拼接特征或忽略模态间关联性导致性能受限:cite[1]:cite[6]。基于此，结合Transformer架构的多模态融合技术成为当前研究热点，其通过注意力机制动态捕捉跨模态关联，显著提升了检测精度与泛化能力:cite[3]:cite[4]。
谣言检测基本知识
qq_45193988的博客
05-23 2798
文章目录前言一、谣言的定义二、谣言的分类三、谣言传播公式1、网络剪枝（Network Pruning）2、知识蒸馏（Knowledge Distillation）3、参数量化（Parameter Quantization）4、架构设计（Architecture Design）5、动态计算(Dynamic Computation)总结 前言    简单记录一下有关谣言检测的基本知识 一、谣言的定义     谣言，学术上所说的谣言指的是未经证实的言论（这和我们普遍意义上理解的，谣言是虚假的信息不同）
谣言检测(RDCL)——《Towards Robust False Information Detection on Social Networks with Contrastive Learning
虚幻私塾
11-02 1488
需要对 每个特征向量 zim,zjm,zneg zmi,zmj,zneg z_{m}^{i}, z_{m}^{j},z_{\text {neg }} 使用 l2l2l_2 normalization。因此，如果能够增加图级空间中样本对之间的距离，它将提供更大的梯度信号，从而增加模型的学习难度，提高对比学习的质量。Figure 5 说明，由 HPG 生成的数据增强图，他们之间的相似度小于其他数据增强方法，那么损失函数 SSL 会加大对模型的惩罚，提高对比学习的质量。
基于深度学习的中文谣言检测方案.zip
09-21
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等...
基于Python深度学习的中文谣言检测二分类设计源码
最新发布
03-09
本项目是一套完整的基于...整体来说，该项目为我们提供了一个基于深度学习技术的中文谣言检测解决方案，通过集成了数据预处理、模型训练、评估和预测等多个环节的源码，使得用户能够快速地搭建起自己的谣言检测系统。
人工智能项目资料-基于深度学习的中文谣言检测方案.zip
02-02
更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码，助您从理论走向实践，如果您已有一定基础，您可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用...
谣言检测数据集
qq_40671063的博客
12-31 9453
谣言检测数据集
社交媒体中的谣言检测(A11, AAAI2015)
ABCD2010014357的博客
11-30 3226
Towards Detecting Rumours in Social Media 社交媒体中的谣言检测(A11, AAAI2015) 文章结果表明本文可以有效收集社交媒体中一系列故事的谣言，基于需要手动输入谣言特定关键词的现有技术这可能比较困难。文章引入了一个新颖的方法建立社交媒体谣言和非谣言数据集作为事件展开。
论文阅读-社交媒体上的谣言检测：数据集、方法和机会
qq_40671063的博客
12-30 6990
论文阅读-社交媒体上的谣言检测：数据集、方法和机会
【自然语言处理（NLP）】基于LSTM的谣言检测
m0_54754302的博客
11-05 2158
【自然语言处理（NLP）】基于LSTM的谣言检测，基于百度飞桨开发，参考于《自然语言处理实践》所作。
谣言检测常用资料
麦地与诗人
11-05 2087
全连接层 全连接层、softmax的loss ：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77284921
谣言检测论文分享（七）A Survey on Natural Language Processing for Fake News Detection
weixin_41964296的博客
06-01 676
首先揭示了自动假新闻检测的重要性和定义。然后比较和讨论了最新的基准数据集和不同方法的实验结果。在此基础上，该文对未来的假新闻检测数据集提出了新的建议，并对未来的假新闻检测模型提出了以下建议:研究手工特征是否可以与神经网络模型结合、非文本数据的合理使用以及扩展基于内容的验证方式。
谣言检测论文分享（八）A Survey on Fake News and Rumour Detection Techniques
weixin_41964296的博客
06-05 1365
主要介绍开展谣言检测或假新闻检测的背景和研究意义。社交媒体在新闻传播中具有突出作用。一方面新闻记者可能会利用社交媒体报道公众对突发新闻事件的看法，甚至发现潜在的新故事；另一方面，公民可能会通过官方渠道(即新闻机构在社交媒体平台上的官方账号)或通过自己的网络(如朋友、家人、公众人物)的帖子来关注突发新闻和事件的发展。然而对帖子缺乏控制和事实核查使社交媒体成为传播未经证实和/或虚假信息的沃土[111]。人们经常发布或分享他人的帖子，既不验证消息来源，也不验证信息的有效性和可靠性。
今日 Paper | 社交媒体谣言检测；连续手语识别；细粒度服装相似性学习；混合图神经网络等
喜欢打酱油的老鸟
02-20 1081
2020-02-18 15:43 目录 基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测 用于连续手语识别的时空多线索网络 基于属性特定嵌入网络的细粒度服装相似性学习 混合图神经网络在人群计数中的应用 使用卫星图像中的目标检测生成可解释的贫困地图 基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测 论文名称：Rumor D...
基于知识图谱表示学习的谣言早期检测方法
renhongxia1的博客
06-02 2726
定义1 实体识别和关系抽取 实体识别和关系抽取的目的是，从非结构化的文本数据中发掘实体以及实体之间的关系，从而将非结构化的文本数据表示为结构化的三元组数据(h,r,t)，其中h表示头实体，t表示尾实体，r表示实体之间的关系.定义2 知识图谱表示学习 知识图谱表示学习的目的是，将知识图谱中的实体e∈ℰ 和关系r∈ℛ嵌入低维连续的向量空间，使得嵌入后的实体表示和关系表示能够满足知识图谱所描述的正确的事实ℱ+，从而简化知识图谱上的计算任务.知识图谱表示学习算法一般都可以分为三个步骤.
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