摘要
本发明涉及虚假新闻检测技术领域,尤其是指一种基于用户情感和评论语义挖掘的虚假新闻检测方法、设备、装置及计算机存储介质。本发明所述的虚假新闻检测方法,首先对新闻文本、评论及用户情感进行初始特征表示,其次根据句子级别的新闻初始嵌入,学习上下文关联的新闻表示,捕捉新闻细粒度语义的同时以供后续评论的增强学习。第三是综合新闻文本句子不同注意力的考虑以获取新闻增强的评论语义嵌入。第四是以评论为单位,设计门控机制对评论语义及用户情感进行特征融合,挖掘两者关联特征。第五是通过长短期记忆网络捕捉评论区内评论语义及用户情感的变化模式。最后综合各模块所提取的特征,进行新闻类别判定。本发明提高了虚假新闻检测的准确性。
技术关键词
文本
长短期记忆网络
融合评论
新闻检测技术
预训练模型
语义向量
序列
计算机存储介质
可读存储介质
存储计算机程序
注意力机制
编码模块
检测设备
处理器
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
预警系统
漏洞
机器学习模型
合同文本数据
结构化数据格式
多模态数据融合
诊断模块
诊断算法
数据采集单元
隐私保护模块
文本识别方法
文本识别模型
视觉特征编码
矫正
多模态特征
故障诊断模型
历史故障数据
故障诊断方法
历史运行数据
评分算法