公开(公告)号：CN113139052B

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202110402464.5

申请日：2021-04-14

Applicant: 三峡大学

Inventor： 马凯 ,  刘小迪 ,  徐守志 ,  马圆圆 ,  向舜陟

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法及装置，方法包括：获取第一事件源文本图；将第一事件源文本图和训练标签输入至预设第一图神经网络模型进行训练，以确定图神经网络预测模型；将待检测的第一事件源文本图输入至图神经网络预测模型，以对互联网中的事件源文本及响应推文进行谣言检测。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法，使用得到的图神经网络预测模型对互联网的事件源文本及响应推文进行检测，能够保留社交媒体中的信息传播结构，更好地将事件的响应推文特征与事件源推文特征相融合，从文本级粒度和词语级粒度进行谣言判别。

公开(公告)号：CN113496123A

公开(公告)日：2021-10-12

申请号：CN202110673966.1

申请日：2021-06-17

Applicant: 三峡大学

Inventor： 徐守志 ,  向舜陟 ,  董方敏 ,  马凯 ,  马圆圆 ,  刘小迪

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备及存储介质，谣言检测方法包括：获取新闻数据，并基于所述新闻数据，得到事件时间组合序列的向量化文本；基于所述向量化文本，得到评论特征信息以及双向的上下文关联特征信息；其中，所述评论特征信息包含有评论局部关联特征和评论全局关联特征；将所述评论特征信息以及所述上下文关联特征信息进行合并后，输入至全连接层，得到谣言检测结果。本发明提供的谣言检测方法，可以解决现有技术中谣言检测准确率低的缺陷，以提高谣言检测的准确率。

公开(公告)号：CN113139052A

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN202110402464.5

申请日：2021-04-14

Applicant: 三峡大学

Inventor： 马凯 ,  刘小迪 ,  徐守志 ,  马圆圆 ,  向舜陟

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法及装置，方法包括：获取第一事件源文本图；将第一事件源文本图和训练标签输入至预设第一图神经网络模型进行训练，以确定图神经网络预测模型；将待检测的第一事件源文本图输入至图神经网络预测模型，以对互联网中的事件源文本及响应推文进行谣言检测。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法，使用得到的图神经网络预测模型对互联网的事件源文本及响应推文进行检测，能够保留社交媒体中的信息传播结构，更好地将事件的响应推文特征与事件源推文特征相融合，从文本级粒度和词语级粒度进行谣言判别。

公开(公告)号：CN114595326B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202210028917.7

申请日：2022-01-11

Applicant: 三峡大学

Inventor： 徐守志 ,  向舜陟 ,  董方敏 ,  马凯 ,  马圆圆 ,  刘小迪

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/901 ,  G06F40/289 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供一种谣言数据检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测数据；基于预设条件对待检测数据进行分词处理以获取多个分词处理结果，利用预训练模型将各处理结果转化为向量矩阵，并将各向量矩阵分别转换为目标结构图；基于第一深度模型从各目标结构图中分别提取传播结构特征，从传播结构特征中获取融合特征；基于第二深度模型从融合特征中获取时序特征，再从融合特征和时序特征中获取目标特征向量；将目标特征向量作为输入特征输入到分类器中进行检测以获取检测结果；本发明所述方法以传播结构特征和时序特征作为检测算法的输入特征，提升了谣言数据检测的准确率。

公开(公告)号：CN114595326A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210028917.7

申请日：2022-01-11

Applicant: 三峡大学

Inventor： 徐守志 ,  向舜陟 ,  董方敏 ,  马凯 ,  马圆圆 ,  刘小迪

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/901 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种谣言数据检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测数据；基于预设条件对待检测数据进行分词处理以获取多个分词处理结果，利用预训练模型将各处理结果转化为向量矩阵，并将各向量矩阵分别转换为目标结构图；基于第一深度模型从各目标结构图中分别提取传播结构特征，从传播结构特征中获取融合特征；基于第二深度模型从融合特征中获取时序特征，再从融合特征和时序特征中获取目标特征向量；将目标特征向量作为输入特征输入到分类器中进行检测以获取检测结果；本发明所述方法以传播结构特征和时序特征作为检测算法的输入特征，提升了谣言数据检测的准确率。

公开(公告)号：CN113742604A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110972848.0

申请日：2021-08-24

Applicant: 三峡大学

Inventor： 徐守志 ,  马圆圆 ,  董方敏 ,  向舜陟 ,  马凯 ,  刘小迪

IPC: G06F16/9536 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取待检测事件；将所述待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果；其中，所述谣言检测模型是基于谣言事件、所述谣言事件的传播特征以及谣言事件间的关系特征训练得到的。该方法用以解决现有技术中在谣言的检测方面，对谣言的分析角度不够全面的缺陷，实现将事件的传播特征与事件间关系融合用于谣言的检测，有效提高了谣言检测的准确性。

公开(公告)号：CN113496123B

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202110673966.1

申请日：2021-06-17

Applicant: 三峡大学

Inventor： 徐守志 ,  向舜陟 ,  董方敏 ,  马凯 ,  马圆圆 ,  刘小迪

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备及存储介质，谣言检测方法包括：获取新闻数据，并基于所述新闻数据，得到事件时间组合序列的向量化文本；基于所述向量化文本，得到评论特征信息以及双向的上下文关联特征信息；其中，所述评论特征信息包含有评论局部关联特征和评论全局关联特征；将所述评论特征信息以及所述上下文关联特征信息进行合并后，输入至全连接层，得到谣言检测结果。本发明提供的谣言检测方法，可以解决现有技术中谣言检测准确率低的缺陷，以提高谣言检测的准确率。

公开(公告)号：CN113742604B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202110972848.0

申请日：2021-08-24

Applicant: 三峡大学

Inventor： 徐守志 ,  马圆圆 ,  董方敏 ,  向舜陟 ,  马凯 ,  刘小迪

IPC: G06F16/9536 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取待检测事件；将所述待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果；其中，所述谣言检测模型是基于谣言事件、所述谣言事件的传播特征以及谣言事件间的关系特征训练得到的。该方法用以解决现有技术中在谣言的检测方面，对谣言的分析角度不够全面的缺陷，实现将事件的传播特征与事件间关系融合用于谣言的检测，有效提高了谣言检测的准确性。