公开(公告)号：CN117786475A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311556251.3

申请日：2023-11-21

Applicant: 三峡大学

Inventor： 万书振 ,  王梦园 ,  杨广浩

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/084 ,  G06F9/54

Abstract: 本发明提出一种既能捕获动态信息，又能提升检测效果的基于动态网络的多任务谣言检测模型及方法，本发明将捕获的随时间变化的动态空间特征、时序文本特征，通过时间步为基本共享单位来进行有机结合，并使用注意力机制更新输出特征，从而形成了一种基于动态网络的多任务谣言检测模型及方法。首先，构建不同时刻的谣言事件传播图，利用动态图卷积网络对不同时刻的传播图进行建模，捕获谣言事件的动态结构特征；再以时序共享层作为共享网络对在每个相同的时间步的事件动态结构特征和时序文本特征进行特征交互，最后使用注意力机制重点关注不同任务、不同时刻间有重要影响的信息，作为分类器的输入，进行预测。

公开(公告)号：CN114491025B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202210032486.1

申请日：2022-01-12

Applicant: 三峡大学

Inventor： 万书振 ,  唐斌 ,  董方敏 ,  王梦园 ,  杨广浩

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供一种基于写作风格的多任务谣言检测方法、装置及设备，该方法包括：获取待检测文本，并确定对应的内容特征以及写作风格特征；在多任务检测模型中，将内容特征输入至基于内容的谣言检测任务模块，得到谣言检测结果；将写作风格特征输入至基于写作风格的谣言检测任务模块，得到谣言检测结果；其中，在训练过程中，基于内容的谣言检测任务模块和基于写作风格的谣言检测任务模块通过共享层进行信息交互。本发明采用基于内容和写作风格相结合的多任务谣言检测方法，用以解决现有多任务谣言检测方法两个任务数据结果差异较大以及未能充分利用数据本身数据，导致模型预测性能差的缺陷，提升了模型的谣言检测性能。

公开(公告)号：CN115687795A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211312019.0

申请日：2022-10-25

Applicant: 三峡大学

Inventor： 万书振 ,  唐斌 ,  杨广浩 ,  王梦圆

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/33 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/214

Abstract: 基于并行化信息共享模块的多任务谣言检测模型及方法，该方法将基于写作风格特征的谣言检测方法、基于内容的谣言检测方法、以及基于社会背景信息的谣言检测方法以基于内容的检测方法为中心，通过多任务的形式组合在一起，形成一个具有并行信息共享结构的多任务谣言检测模型；并使用用于文档分类的层级注意力机制来注意那些对谣言检测更为重要的词汇和推文。本发明加快了模型的收敛速度，减轻了噪声带来的影响，克服了现有多任务谣言检测方法两个任务数据结果差异较大以及未能充分利用数据本身数据的缺陷。

公开(公告)号：CN114491025A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210032486.1

申请日：2022-01-12

Applicant: 三峡大学

Inventor： 万书振 ,  唐斌 ,  董方敏 ,  王梦园 ,  杨广浩

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于写作风格的多任务谣言检测方法、装置及设备，该方法包括：获取待检测文本，并确定对应的内容特征以及写作风格特征；在多任务检测模型中，将内容特征输入至基于内容的谣言检测任务模块，得到谣言检测结果；将写作风格特征输入至基于写作风格的谣言检测任务模块，得到谣言检测结果；其中，在训练过程中，基于内容的谣言检测任务模块和基于写作风格的谣言检测任务模块通过共享层进行信息交互。本发明采用基于内容和写作风格相结合的多任务谣言检测方法，用以解决现有多任务谣言检测方法两个任务数据结果差异较大以及未能充分利用数据本身数据，导致模型预测性能差的缺陷，提升了模型的谣言检测性能。