【摘 要】
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在社交媒体谣言检测问题上,现有的基于特征表示学习的研究工作大多数先把微博事件划分为若干个时间段,再对每个时间段提取文本向量表示、全局用户特征等,忽略了时间段内各微博间的时序信息,且未利用到在传统机器学习方法中已取得较好效果的文本潜在信息和局部用户信息,导致性能较低.因此,本文提出了一种基于分层注意力网络的社交媒体谣言检测方法.该方法首先将微博事件按照时间段进行分割,并输入带有注意力机制的双向GRU
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在社交媒体谣言检测问题上,现有的基于特征表示学习的研究工作大多数先把微博事件划分为若干个时间段,再对每个时间段提取文本向量表示、全局用户特征等,忽略了时间段内各微博间的时序信息,且未利用到在传统机器学习方法中已取得较好效果的文本潜在信息和局部用户信息,导致性能较低.因此,本文提出了一种基于分层注意力网络的社交媒体谣言检测方法.该方法首先将微博事件按照时间段进行分割,并输入带有注意力机制的双向GRU网络,获取时间段内微博序列的隐层表示,以刻画时间段内微博间的时序信息;然后将每个时间段内的微博视为一个整
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