【摘 要】
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随着互联网的急速发展,网络信息急剧增多,但是谣言也随之而来,如何识别谣言也成为热点问题之一。较早时期的谣言检测通常利用转发量、发布者的注册时间等统计特征,针对这一特点,提出了基于LSTM的谣言检测模型,通过Skip-Gram模型将文本向量化并传入LSTM层形成句子级向量,最后输出到Softmax层进行分类,并在微博谣言进行训练与验证中取得了不错的效果,对识别谣言具有一定意义。
【基金项目】
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天津市大学生创新创业训练计划项目(No.202010058029)。
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随着互联网的急速发展,网络信息急剧增多,但是谣言也随之而来,如何识别谣言也成为热点问题之一。较早时期的谣言检测通常利用转发量、发布者的注册时间等统计特征,针对这一特点,提出了基于LSTM的谣言检测模型,通过Skip-Gram模型将文本向量化并传入LSTM层形成句子级向量,最后输出到Softmax层进行分类,并在微博谣言进行训练与验证中取得了不错的效果,对识别谣言具有一定意义。
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