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摘要：一种基于冲突特征和机器人特征的谣言检测方法和装置，包括：S1：根据社交媒体上的帖子及其回复关系，将帖子作为节点，帖子内容的文本嵌入作为节点特征，构建表征信息传播的图结构。S2：应用立场检测算法评估帖子的立场，并基于帖子间的回复关系及立场差异构建局部和全局冲突图，反映信息传播过程中的立场冲突。S3：利用机器人检测算法识别潜在的机器人活动，并调整相关节点在图中的权重，以机器人特征强化信息传播图的节点表示。S4：按照帖子的发布和回复时间信息切割传播图，形成多个表示不同时间切片的动态图，捕捉信息随时间的传播变化。S5：将传播图输入图神经网络，学习节点间的交互关系和图的结构属性，进一步更新节点特征表示。S6：最后在分类器中通过冲突特征、机器人特征与文本特征的融合表示计算事件的标签，完成谣言检测的最终判断。本发明通过构建冲突图并结合机器人特征结合输入图神经网络提取节点表示，并与帖子文本如结合，最后输入分类器获取判定结果。
主权项：1.一种基于冲突特征和机器人特征的谣言检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：根据信息的回复传播关系构建传播图，使用传播中的帖子作为节点，帖子的文本嵌入作为节点嵌入；S2：通过立场检测算法获取每条帖子的立场值，根据帖子之间的冲突关系构建局部冲突图和全局冲突图；S3：通过机器人检测算法获取每条帖子作者的机器人值，并将其与文本嵌入结合作为节点在传播图中的初始嵌入；S4：从信息回复时间角度出发，对在社交媒体上传播的时间序列进行切割，构成多张时间动态图；S5：将时间动态图送入图神经网络，以学习节点之间的交互关系和图的拓扑结构，并更新每个节点的表示。S6：最后在分类器中通过冲突特征、机器人特征与文本特征的融合表示计算事件的标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于冲突特征和机器人特征的谣言检测方法和装置
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