基于PyTorch+Transformer实现谣言检测系统

      前言

大家好，我是机长

本专栏将持续收集整理市场上深度学习的相关项目，旨在为准备从事深度学习工作或相关科研活动的伙伴，储备、提升更多的实际开发经验，每个项目实例都可作为实际开发项目写入简历，且都附带完整的代码与数据集。可通过百度云盘进行获取，实现开箱即用

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深度学习落地实战_机 ＿ 长的博客-优快云博客

项目背景

项目背景： 随着社交媒体的普及和信息传播的快速发展，谣言问题日益突出。谣言不仅会对社会造成不良影响，还会给人们带来恐慌和误导。因此，准确识别和检测谣言成为了一个紧迫的任务。

谣言检测是一个复杂的任务，涉及到文本分类和自然语言处理等多个领域。传统的方法主要是基于特征工程和机器学习算法，但由于谣言的多样性和动态性，这些方法往往难以捕捉到谣言的特征。近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的谣言检测方法逐渐成为主流。

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。Transformer模型通过自注意力机制能够捕捉到文本中的上下文信息，并且具备并行计算的能力，使得模型的训练和