公开(公告)号：CN114328843B

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202210025558.X

申请日：2022-01-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 林佳 ,  刘慧 ,  韦苏美 ,  王玉峰

IPC: G06F16/334 ,  G06F16/35 ,  G06F40/247 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于多层编码网络的谣言检测方法及系统，属于自然语言处理领域，包括：获取所有待检测的文本，对文本进行预处理；将带有标记词汇表的词片嵌入预处理后的文本，将文本中单词转换为token标记词，然后进行向量编码得到各文本对应的词向量；对所有词向量进行处理得到输入向量；将输入向量输入预训练好的多层编码网络中，生成输出向量；将输出向量进行处理得到隐藏状态向量；将隐藏状态向量送入隐藏层和分类器，得到待检测文本被检测为各谣言类别的概率，概率最大的类别为该文本的检测结果；有效缓解了训练速度慢、效果差等问题，实现对词语和句子级别信息的学习，有利于提取不同文本之间的关系表示，提高了谣言检测的准确性。

公开(公告)号：CN114328843A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210025558.X

申请日：2022-01-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 林佳 ,  刘慧 ,  韦苏美 ,  王玉峰

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/247 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多层编码网络的谣言检测方法及系统，属于自然语言处理领域，包括：获取所有待检测的文本，对文本进行预处理；将带有标记词汇表的词片嵌入预处理后的文本，将文本中单词转换为token标记词，然后进行向量编码得到各文本对应的词向量；对所有词向量进行处理得到输入向量；将输入向量输入预训练好的多层编码网络中，生成输出向量；将输出向量进行处理得到隐藏状态向量；将隐藏状态向量送入隐藏层和分类器，得到待检测文本被检测为各谣言类别的概率，概率最大的类别为该文本的检测结果；有效缓解了训练速度慢、效果差等问题，实现对词语和句子级别信息的学习，有利于提取不同文本之间的关系表示，提高了谣言检测的准确性。