[发明专利]一种基于深度学习和多模态的谣言检测方法在审
| 申请号： | 202011249729.4 | 申请日： | 2020-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN112200197A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 于永新;杜亮;张晴 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06F40/30;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习和多模态的谣言检测方法：对微博原始数据进行预处理；将预处理得到的数据输入到ALBERT预训练模型中进行词训练，生成词向量；将词向量输入到双向长短期记忆网络模型中，得到微博文本的上下文语义特征向量；将词向量输入到卷积神经网络模型中，得到微博文本的局部语义特征向量；将微博文本的上下文语义特征向量与局部语义特征向量进行特征拼接，得到微博文本的深层语义特征向量；提取基于微博社交平台特点的基本特征，进行归一化得到微博的基本特征向量；将微博文本的深层语义特征向量和微博的基本特征向量进行拼接得到的特征向量输入到softmax中，得到分类结果。本发明可以实现社交网络平台中谣言的精确检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多模态 谣言 检测 方法 | ||
【主权项】：
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