基于RNN的网络舆情谣言判断研究
[目的/意义]对网络中大量的舆情进行真实与虚伪信息的判断,保留真实,去掉虚假,同时为政府舆情工作者提供谣言判断进行借鉴.[方法/过程]采集微博的谣言与非谣言的主题、回复等数据作为数据集,使用Paddle Fluid API编程,并配置循环神经网络模型(Recurrent Neural Network),使用数据集进行模型训练,最后进行模型分析检测.[结果/结论]通过RNN模型训练和数据分析,使舆情中的谣言事件数据化,挖掘文本中的虚假信息特征集,从而进行更好的谣言判断,同时也能使舆情工作者更好的控制谣言.
网络舆情、循环神经网络、谣言判断
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TP311(计算技术、计算机技术)
本文系教育部产学合作协调育人项目"基于AIStudio的《机器学习》课程设计";本文系电子科技大学成都学院院级预研项目《从与非门到俄罗斯方块》
2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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