申请/专利权人：三峡大学

申请日：2021-08-24

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN113742604B

主分类号：G06F16/9536

分类号：G06F16/9536;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/042

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.12.03#公开

摘要：本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取待检测事件；将所述待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果；其中，所述谣言检测模型是基于谣言事件、所述谣言事件的传播特征以及谣言事件间的关系特征训练得到的。该方法用以解决现有技术中在谣言的检测方面，对谣言的分析角度不够全面的缺陷，实现将事件的传播特征与事件间关系融合用于谣言的检测，有效提高了谣言检测的准确性。

主权项：1.一种谣言检测方法，其特征在于，包括：获取待检测事件；将所述待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果；其中，所述谣言检测模型是基于谣言事件、所述谣言事件的传播特征以及谣言事件间的关系特征训练得到的；将待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果，包括：将所述待检测事件分别输入至所述谣言检测模型中的特征处理层和关系处理层；由所述特征处理层输出由所述待检测事件中提取的事件文本特征向量和事件传播特征向量融合得到的事件的混合特征向量构建的混合特征向量的向量矩阵；由所述关系处理层输出根据所述待检测事件与其他谣言事件间的联系关系构建的表示事件间联系紧密程度的第一邻接矩阵；将所述混合特征向量的向量矩阵和第一邻接矩阵输入至所述谣言检测模型中的特征构造层，输出所述待检测事件与其他谣言事件间的事件关系特征；将所述事件关系特征输入至所述谣言检测模型的输出层，输出对所述待检测事件是否为谣言的检测结果；其中，将所述待检测事件输入至所述谣言检测模型中的特征处理层，所述特征处理层由所述待检测事件中提取事件传播特征向量，包括：根据所述待检测事件的帖文的转发关系构建所述待检测事件的传播图gi：gi＝Vi,Ei，其中，事件的节点集表示待检测事件ci的所有帖文节点，代表源帖文，代表第mi个响应帖文，mi代表响应帖文总数，边集Ei表示帖文之间的转发关系；通过所述传播图得到表示转发帖文对被转发帖文的影响力度的第二邻接矩阵 则： 其中，times,t表示被转发帖文与转发帖文发布时间的时间差，as,t表示事件节点间边的权重，代表了节点间关系强度，即转帖对被转帖的影响力度；将由所述事件文本特征向量得到的文本特征向量矩阵和所述第二邻接矩阵输入根增强图卷积神经网络模型中，得到所述事件传播特征向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质

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