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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明公开了一种基于因果特征发现的谣言检测方法及系统，其方法包括：S1：对从社交网络中获取的数据进行数据提取以及格式转换，获取事件的源帖子、回复帖子以及传播路径，并进行谣言传播图构建；S2：将S1处理过后的事件源帖子及回复的文本进行文本特征提取，转化为向量形式；S3：将S1处理过后的谣言传播图进行预训练，获得预训练谣言检测模型；S4：将S1处理过后的谣言传播图使用掩码生成器将谣言传播图划分为因果子图和非因果子图；S5、将S3中获得到的预训练谣言检测模型对S4中划分出的因果子图和非因果子图的操作进行增强，并且确保对虚假相关性消除；S6、将S4中获得到的因果子图以及S1处理过后的谣言传播图分别进行嵌入，提取出两者的图特征；S7、将S6中获得到的因果子图特征和谣言传播图特征进行连接获得表示向量，将表示向量输入到分类器中，计算出目标预测，实现谣言去偏。
主权项：1.一种基于因果特征发现的谣言检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、对从社交网络中获取的数据进行数据提取以及格式转换，获取事件的源帖子、回复帖子以及传播路径，并进行谣言传播图构建；S2、将S1处理过后的事件源帖子及回复的文本进行文本特征提取，转化为向量形式；S3、将S1处理过后的谣言传播图进行预训练，获得预训练谣言检测模型；S4、将S1处理过后的谣言传播图通过掩码生成器划分谣言传播图为因果子图和非因果子图；S5、将S3中获得到的预训练谣言检测模型对S4中划分出的因果子图和非因果子图的操作进行增强，并且确保对虚假相关性消除，并引入因果增强损失作为惩罚项；S6、将S4中获得到的因果子图以及S1处理过后的谣言传播图分别通过图神经网络进行嵌入，提取出两者的图特征；S7、将S6中获得到的因果子图特征和谣言传播图特征进行连接获得表示向量，将表示向量输入到分类器中，实现谣言去偏。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于因果特征发现的谣言检测方法及系统
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