一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法

本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法；包括：获取社交传播数据；借助多元线性回归算法构建用户立场的影响力函数，随后引入博弈理论量化传播空间群体立场；根据用户间的好友关系和用户间的评论关系构建传播空间的图结构，获取传播空间关系矩阵；基于传播空间特征矩阵和最短传播路径的关系矩阵，通过修改的多头注意力机制聚合群体和个体特征；基于修改的多头注意力机制和传统Transformer架构量化传播空间图结构特征；基于门控神经网络量化时序传播特征，随后融合话题文本特征并输入到两个线性层中进行处理，得到不实话题预测结果；本发明可挖掘动态图结构特征，从而提高不实话题检测的准确率和泛化性。