摘要: 社交媒体方便了人们的日常交流和信息传播,同时也是谣言滋生和传播的温床,因此如何在谣言传播早期自动监测极具现实意义。现有的检测方法没有充分利用微博信息传播图的语义信息,本研究基于异构图注意力网络(HAN)构建了谣言监测模型MicroBlog-HAN。该模型采用分层注意力机制:节点级注意力和语义级注意力。首先,节点级注意力机制结合微博节点的邻居,生成两组具有特定语义的节点嵌入。然后,语义级注意力再融合不同语义,得到最终的节点嵌入,输入到分类器中执行二分类任务。最后,给出输入微博是谣言还是非谣言的分类结果。在两个真实的微博谣言数据集上的实验结果表明MicroBlog-HAN模型可以实现微博谣言较准确的识别,准确率为87%以上。
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