一种基于时间感知注意力机制的跨话题谣言检测方法

本申请属于人工智能及自然语言处理领域，公开了一种基于时间感知注意力机制的跨话题谣言检测方法，该方法包括：基于多源社交媒体数据构建包含文本、时间戳和话题标签的输入样本，并利用预训练语言模型对文本进行语义编码；引入话题增强注意力机制，捕捉样本在不同话题中的语义差异，提升对话题结构的感知能力；引入时间感知注意力机制，通过对样本时间间隔建模，动态调整信息权重，增强对时序特征的鲁棒性；利用话题标签划分正负样本对，通过对比损失函数引导模型学习话题无关的判别性表示；将融合多维信息的特征进行谣言判定。本方法具备良好的跨话题迁移能力和时间敏感建模能力，能显著提升在未知话题、早期传播阶段的检测性能。