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湖南大学学报（自然科学版） 2023年第2期50卷 74-85页

作者：艾玮许佳谢灿豪孟涛中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410018

基于图结构的文本表示方法在新闻文本去重中具有更好的效果.但是,目前该表示方法还不能完整地表示文本的全部信息,并且忽略了图的语义信息,降低了新闻文本的去重效果.为此,本研究提出基于事件异构图表示的文本去重算法,该算法首先通过... 详细信息

基于图结构的文本表示方法在新闻文本去重中具有更好的效果.但是,目前该表示方法还不能完整地表示文本的全部信息,并且忽略了图的语义信息,降低了新闻文本的去重效果.为此,本研究提出基于事件异构图表示的文本去重算法,该算法首先通过事件异构图表示新闻文本的全局语义与结构信息,然后提出双标签图核算法表征事件异构图,实现深度表征图的结构及语义信息.实验结果表明,该研究提出的去重算法比现有的基于图结构的文本表示去重方法在F1-score指标上提升了10%.最后,该算法能提高新闻文本的去重效果.

关键词：图核算法事件异构图新闻文本文本表示文本去重

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社交网络谣言真实性判定关键技术研究

社交网络谣言真实性判定关键技术研究

引用

作者：陈传祯哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在互联网的飞速发展下,社交网络媒体由于其独特的性质走在发展潮流的前列,同时也导致了网络谣言的快速发展;由于网络上信息传播速度较快、成本较低、安全性较低等特点,会增加虚假谣言对社会造成的危害,因此从社交媒体大量的信息中判定... 详细信息

在互联网的飞速发展下,社交网络媒体由于其独特的性质走在发展潮流的前列,同时也导致了网络谣言的快速发展;由于网络上信息传播速度较快、成本较低、安全性较低等特点,会增加虚假谣言对社会造成的危害,因此从社交媒体大量的信息中判定谣言的真实性也成为了研究人员研究的热点。本文亦将从上述研究背景出发,研究基于机器学习和图核算法的谣言真实性判定关键技术。通常针对谣言真实性检测主要利用文本内容里丰富的语言表达、相关的用户特征、随时间传播的特征,但文本信息可以被恶意篡改,大量用户里包含虚假用户,这说明此种方法本身存在一定的脆弱性;因此本文将研究重点放在信息传播的模式上面,利用图核从谣言的散布过程中提取复杂的拓扑结构,然后基于用户影响度对传播节点之间做了结构增强,最后完全排除任何文本信息、用户内容和时间信息,训练出基于传播结构增强的真假谣言模型。我们的研究结果证明了不仅只通过传播结构可以检测谣言的真实性,而且基于增强的传播结构模型对于谣言的真实性检测具有较高的准确性,能尽早识别真实性以减少其带来的危害。机器学习和深度学习技术是目前在谣言以及其真实性检测领域常用的有效方法,但是常用的模型也是根据文本内容以及用户特征使用CNN、LSTM等模型处理序列化数据,针对谣言传播过程中的真实结构图这样的非序列化数据是无法处理的。因此本文针对此问题,提出基于D-GCN(Double Graph Convolutional Network)的谣言真实性检测模型,实现立场检测与用户影响度差异化处理,为每个对话提取结构图和用户图。结构图是根据源推文和回复推文构建的,可以获得该图的结构信息和每个节点的立场;用户图是根据参与对话的用户以及用户在对话中的互动信息,可以获得每个节点的用户影响度,并且在谣言实际传播中,某个节点的立场可能受其他节点影响而转变。然后将上述两个模块的输出进行组合,作全连接以得出分类结果;实验结果表明,本文提出的谣言真实性判定模型具有的较高的准确率。

关键词：社交网络谣言真实性检测深度学习图核算法传播结构

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