【摘 要】
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[目的/意义]突发公共卫生事件情境下,研究谣言传播中的用户立场识别,可为谣言真实性检测开辟新视角,为谣言治理与舆论引导提供新思路。[方法/过程]以COVID-19疫情期间微博上
【机 构】
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武汉大学信息管理学院,三峡大学文学与传媒学院,湖北工业大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点国际合作项目“大数据环境下的知识组织与服务创新研究”(项目编号:71420107026),湖北省教育厅项目“新媒体环境下湖北省市县政务舆情处置能力评价研究”(项目编号:17Q055)
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[目的/意义]突发公共卫生事件情境下,研究谣言传播中的用户立场识别,可为谣言真实性检测开辟新视角,为谣言治理与舆论引导提供新思路。[方法/过程]以COVID-19疫情期间微博上虚假谣言为研究对象,以提高谣言下评论帖子的立场分类准确性为研究目标,构建规范化用户立场检测分析建模框架,基于系统功能语言学(SFL)理论实现用户评论中特征的全面多维提取,通过统计和可视化分析筛选最优特征,比较分析不同模型组合实验结果,剖析影响分类准确性的样本因素。[结果/结论]研究提出的基于概念元功能、语篇元功能、人际元功能的特征组
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