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申请/专利权人：三峡大学

摘要：本发明提供一种基于生成传播结构特征的早期谣言检测方法及装置，该方法包括：获取待检测事件的第一源文本；将第一源文本输入条件变分自编码器中，得到条件变分自编码器生成的待检测事件的第一传播结构特征；条件变分自编码器根据样本事件的第二源文本和第二传播结构特征进行训练获取；第二传播结构特征基于图卷积神经网络模型对样本事件的传播结构图进行特征提取获得；传播结构图根据样本事件的第二源文本和第二源文本对应的响应推文构建获取；将第一源文本和第一传播结构特征输入分类模型中，得到分类模型输出的待检测事件的谣言检测结果。本发明实现在获取到待检测事件的源文本后，即可快速准确地获取待检测事件的谣言检测结果。

主权项：1.一种基于生成传播结构特征的早期谣言检测方法，其特征在于，包括：获取待检测事件的第一源文本；将所述第一源文本输入条件变分自编码器中，得到所述条件变分自编码器生成的所述待检测事件的第一传播结构特征；其中，所述条件变分自编码器根据样本事件的第二源文本和第二传播结构特征进行训练获取；所述第二传播结构特征基于图卷积神经网络模型对所述样本事件的传播结构图进行特征提取获得；所述传播结构图根据所述样本事件的第二源文本和所述第二源文本对应的响应推文构建获取；将所述第一源文本和第一传播结构特征输入分类模型中，得到所述分类模型输出的所述待检测事件的谣言检测结果；所述分类模型根据所述第二源文本信息和第二传播结构特征，以及所述样本事件的谣言检测标签进行训练获取；所述将所述第一源文本和第一传播结构特征输入分类模型中，得到所述分类模型输出的所述待检测事件的谣言检测结果，包括：将所述第一源文本输入所述分类模型的特征提取层，得到所述第一源文本的文本特征；将所述文本特征与所述第一传播结构特征进行拼接后，输入所述分类模型的分类层，得到所述待检测事件的谣言检测结果；所述传播结构图基于如下步骤构建：以所述样本事件中的第二源文本和各响应推文为节点，根据任意两个节点之间的响应关系构建所述样本事件的传播结构图；所述第二传播结构特征基于如下步骤获取：将所述样本事件的传播结构图输入所述图卷积神经网络模型中，得到所述图卷积神经网络模型的特征提取层输出的所述样本事件的第二传播结构特征；其中，所述图卷积神经网络模型根据所述样本事件的传播结构图和所述样本事件的谣言检测标签进行训练获取；所述将所述第一源文本输入条件变分自编码器中，得到所述条件变分自编码器生成的所述待检测事件的第一传播结构特征，包括：对所述第一源文本进行预处理；其中，所述预处理包括去除乱码数据和文本向量化处理；将预处理后的第一源文本输入所述条件变分自编码器中，得到所述待检测事件的第一传播结构特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 基于生成传播结构特征的早期谣言检测方法及装置