基于BERT模型的增强混合神经网络的谣言检测

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jenny18

【摘要】

：

网络社交平台中大量谣言的广泛传播严重影响社会稳定。传统谣言检测方法无法有效处理文本中多义词和突出重要关键词,造成检测效果不理想。针对该问题,提出一种基于BERT模型的增强混合神经网络的谣言检测方法。该方法使用BERT模型将推文向量化,通过3种不同尺寸的卷积核学习推文特征,将这些特征进行最大池化拼接得到特征序列,并输入到BiLSTM中学习序列特征。同时引入Attention机制计算注意力分值,实现谣

【作者】

：

梁兆君但志平罗衍潮李奥

【机构】

：

三峡大学计算机与信息学院,三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,西北大学信息科学与技术学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

谣言检测特征提取卷积神经网络双向长短期记忆网络注意力机制 Rumor detection Feature extraction CNN BiLSTM A

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61871258),NSFC-新疆联合基金项目(U1703261),湖北省自然科学基金项目(2018CFC852)

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

基于深度特征融合生成的密集人群计数网络

为了进一步提高密集人群计数任务的计数精度,提出一种利用深度语义特征逐步降维重建的密集人群计数网络。前端采用深度卷积网络得到基本的深度语义特征;后端采用基于空洞卷积的多尺度特征融合块来丰富深度语义特征。通过语义重建块与上采样相结合,在进行多次降维重建以后生成与原始图像相同分辨率的人群密度图,并由此得到人群数量。将该模型在公开的数据集ShanghaiTech、UCF_CC_50、UCF-QNRF上与历

期刊

深度学习卷积神经网络人群密度估计人群计数Deep learningConvolution neural networkPopulation dens

消防通信中无人机应用的要点分析

众所周知,与广大老百姓贴合的最近以及联系的最紧的把队伍莫过于消防队伍,他们总是奋战在广大人民群众的最前线,尤其是在重大灾害事故面前,他们总是有警必出绝不后退。所以,

期刊

消防通信无人机应用

系统实施积极德育例谈

积极德育着眼于学生内心的积极方面,启发学生唤醒内在期待美好的力量,帮助学生进行自主教育。通过实际案例论述,系统阐明实施积极德育的策略,通过管理、指导、教学、训练,让

期刊

积极德育实施策略

苏州市O_(3)污染气象要素影响分析

根据2015—2017年苏州市南门站O_(3)污染物和相关气象要素数据,分析了太阳辐射、相对湿度、风速风向、气温等气象要素对苏州市O_(3)污染的影响。结果表明:在太阳总辐射量在30

期刊

O_(3)污染气象条件苏州市ozone pollutionmeteorological conditionsSuzhou

5G通信技术在数据中心消防系统中的应用分析

在数据中心消防系统应用场景中,设备设施以固定装置为主,在目前以“智慧消防”为发展方向的背景下,如何利用5G通信技术提升老旧设备的消防效能,如何融入5G技术设计新的消防设

期刊

5G通信技术数据中心消防系统智慧消防5G communication technologydata centerfire fighting syst

关于“互联网+”教学模式的探讨

简单介绍了“互联网+”教学模式,分析了计算机应用基础课程教学中普遍存在的教学内容延展性和趣味性不足、教学方法较为单一和局限、过于强调一体性和标准化、教学评价作用难

期刊

“互联网+”云平台混合式教学评价机制

基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究

自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法。构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析。随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据进行测试,结果表明,该方法与TF-IDF方法相比,自动问答系统返回答案的准确率和

期刊

自动问答系统Word2vecText-CNN问句相似度Automatic question answering systemWord2vecText

基于BERT模型的增强混合神经网络的谣言检测

其他学术论文