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国内刊号:51-1307/TP
国际刊号:1001-9081
发布日期:
作者:张斌, 王莉, 杨延杰
单位:太原理工大学 大数据学院,山西 晋中 030600
关键词:谣言验证,立场,多任务,图卷积网络,传播过程,目标函数
当前,社交媒体平台成为人们发布和获取信息的主要途径,但简便的信息发布也导致了谣言更容易迅速传播,因此验证信息是否为谣言并阻止谣言传播,已经成为一个亟待解决的问题。以往的研究表明,人们对信息的立场可以协助判断信息是否为谣言。在此基础上,针对谣言泛滥的问题,提出了一个联合立场的过程跟踪式多任务谣言验证模型(JSP?MRVM)。首先,分别使用拓扑图、特征图和公共图卷积网络(GCN)对信息的三种传播过程进行表征;然后,利用注意机制获取信息的立场特征,并融合立场特征与推文特征;最后,设计多任务目标函数使立场分类任务更好地协助验证谣言。实验结果表明,所提模型在RumorEval数据集上的准确度和Macro?F1较基线模型RV?ML分别提升了10.7个百分点和11.2个百分点,可以更有效地检验谣言,减少谣言的泛滥。
来源:2022年第11期
《计算机应用》期刊编辑部
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