申请/专利权人：中国人民武装警察部队工程大学

申请日：2022-04-20

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN114841147B

主分类号：G06F40/279

分类号：G06F40/279;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.08.19#实质审查的生效;2022.08.02#公开

摘要：本发明提供了一种基于多指针协同注意力的谣言检测方法及装置，方法包括，将新闻内容和用户评论的每个单词进行建模，从而得到新闻内容的句子向量及用户评论的句子向量，并根据两者的相关性筛选出多个相关性最高的用户评论的句子向量，使用词级注意力机制进行建模提取出更细粒度的词级特征，运行多指针组合机制协同注意的模型，得到新闻内容和用户评论的输出向量，最后将新闻内容和用户评论的输出向量输入多层感知器及用于预测新闻真实性的softMax层，得到新闻真实性预测结果。本发明的有益效果在于：能够直接筛选出具体的关于新闻内容真实性的可解释的信息。

主权项：1.一种基于多指针协同注意力的谣言检测方法，其特征在于：包括步骤，S10、将获取到的新闻内容通过双向GRU对新闻内容的每个单词进行建模，并通过注意力机制来学习新闻内容中每个句子的重要性，从而获得新闻内容的句子向量；S20、将获取到的新闻内容的用户评论通过双向GRU对用户评论的每个单词进行建模，并通过注意力机制来学习用户评论中每个句子的重要性，从而获得用户评论的句子向量；S30、在嵌入层中，根据用户评论的句子向量与新闻内容的句子向量之间的相关性，从用户评论数据库中选择多个相关性最高的用户评论的句子向量；S40、将新闻内容的句子向量及筛选出来的用户评论的句子向量使用词级注意力机制进行建模，提取出新闻内容与用户评论的更细粒度的词级特征；S50、根据新闻内容与用户评论的更细粒度的词级特征，运行多指针组合机制协同注意的模型，得到新闻内容和用户评论的输出向量；S60、将新闻内容和用户评论的输出向量进行连接后，送进多层感知器及用于预测新闻真实性的softMax层，得到新闻真实性预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民武装警察部队工程大学 基于多指针协同注意力的谣言检测方法及装置

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