【摘 要】
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近年来,随着智能移动设备的普及,人们可以随时随地通过网络社交媒体获取与分享信息。然而,便捷的上网方式以及自由的网络空间,也为网络谣言的产生与传播提供了条件,广泛传播
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61806038),国家社会科学基金一般项目(15BYY028),教育部人文社科青年基金项目(18YJC.ZH208),辽宁省社会科学规划基金项目一般项目(L17BTQ005),大连外国语大学科研基金项目一般项目(2016XJJS30),大连外国语大学创新团队项目(2016CXTD06).
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近年来,随着智能移动设备的普及,人们可以随时随地通过网络社交媒体获取与分享信息。然而,便捷的上网方式以及自由的网络空间,也为网络谣言的产生与传播提供了条件,广泛传播的谣言可能具有极大的破坏性。因此,及时识别谣言对于保障社会稳定具有重要意义。使用词嵌入对微博短文本进行向量化处理,然后使用朴素贝叶斯、K最近邻和支持向量机对文本向量进行主题分类,以期及时发现具有周期性出现特点的谣言。将该模型在中文谣言真实数据集上进行有效性验证,使用5487条数据作为训练集,2703条数据作为测试集进行分类实验。实验结果表明,K
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