基于Attention与Bi-LSTM的谣言识别方法

摘要：

为了实现谣言的高效识别,提出一种基于Attention与Bi-LSTM 的谣言识别方法.首先,设计一种基于双向循环神经网络的深度学习模型,并引入 Attention机制对长序列编解码的时序问题进行关联,从每个句子中捕获最重要的语义信息,形成长期的记忆,从而高效识别谣言的二次传播;其次,设计 Word Embedding机制,将文本数据映射到一个低维度的实数向量,避免了高维度的输入导致模型产生维度灾难;最后,在真实数据集上与先进的谣言识别方案进行对比,所提方法能达到 94.3％的准确率,高于其他三种基于深度学习的谣言识别方案,从而验证了该方法的有效性.

关键词：谣言识别、辟谣机制、循环神经网络、Attention机制

所属期刊栏目：55

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金;教育部人文社会科学研究项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：16-22