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申请/专利权人:吉林大学
摘要:本发明适用于虚假新闻检测技术领域,提供了一种面向不平衡样本的假新闻检测方法,包括以下步骤:单词嵌入;使用RoBERTa模型进行单词的嵌入,RoBERTa包括三种嵌入编码,分别是标记嵌入、分割嵌入和位置嵌入;语义交互模块;由RoBERTa嵌入编码、Transformer编码器和Bi‑GRU组成,用于提取全局特征;门控机制模块;由ConvID、BatchNorm、CGU、sigmoid激活函数和Dropout层组成,用于提取局部特征;权重重采样模块;设置权重和采样倍率。本发明针对数据集不平衡现象提出了权重重采样方法,不仅能够同时捕获全局特征和局部特征,还提高了分类的准确率。
主权项:1.一种面向不平衡样本的假新闻检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1、单词嵌入;使用RoBERTa模型进行单词的嵌入,所述RoBERTa模型包括三种嵌入编码,分别是标记嵌入、分割嵌入和位置嵌入;步骤S2、语义交互模块;所述语义交互模块由RoBERTa嵌入编码、Transformer编码器和Bi-GRU组成,用于促进Claim和Article之间的语义交互,提取全局特征;步骤S3、门控机制模块;所述门控机制模块由ConvID、BatchNorm、CGU、sigmoid激活函数和Dropout层组成,用于提取局部特征;步骤S4、权重重采样模块;设置权重和采样倍率。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 吉林大学 一种面向不平衡样本的假新闻检测方法
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