基于元学习、多任务学习与双视图的早期谣言检测方法

本申请涉及基于元学习、多任务学习与双视图的早期谣言检测方法。所述方法包括：获取社交媒体上发布的源帖文本信息，并根据源帖文本信息生成双视图；基于双视图与源帖文本信息构建动态邻接矩阵，并根据动态邻接矩阵得到双视图的特征表示；进行加权融合，得到融合特征。构建神经网络，将融合特征作为输入并通过元学习以及多任务学习进行训练，得到早期谣言检测模型，实现早期谣言检测。本发明通过双视图构建动态邻接矩阵得到源帖文本信息的深层语义关联，从而提高对谣言的识别能力，并且将元学习机制与多任务学习相结合，训练通用语义理解模型，通过元学习快速适应不同语言和文化背景的检测任务，设计任务间知识共享机制，提升模型的泛化能力。