【目的/意義】對(duì)網(wǎng)絡(luò)中大量的輿情進(jìn)行真實(shí)與虛偽信息的判斷,保留真實(shí),去掉虛假,同時(shí)為政府輿情工作者提供謠言判斷進(jìn)行借鑒�！痉椒�/過程】采集微博的謠言與非謠言的主題、回復(fù)等數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集,使用Paddle Fluid API編程,并配置循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Recurrent Neural Network）,使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練,最后進(jìn)行模型分析檢測�！窘Y(jié)果/結(jié)論】通過RNN模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)分析,使輿情中的謠言事件數(shù)據(jù)化,挖掘文本中的虛假信息特征集,從而進(jìn)行更好的謠言判斷,同時(shí)也能使輿情工作者更好的控制謠言。 

【文章來源】：電腦知識(shí)與技術(shù). 2020,16(24)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

特征集

對(duì)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集進(jìn)行劃分：創(chuàng)建序列化表示的數(shù)據(jù)，按照比例劃分訓(xùn)練集以及驗(yàn)證集，將其分別存放至eval＿list.txt和train＿list.txt。3.3 模型配置與訓(xùn)練

模型訓(xùn)練曲線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及應(yīng)用研究[J]. 劉禮文,俞弦.  科技視界. 2019(32)
[2]影響群體智慧抑制社會(huì)化媒體謠言傳播的因素研究[J]. 占欣,夏志杰,羅夢瑩,何音.  圖書館. 2018(08)
[3]反駁改述謠言能夠消除事實(shí)幻覺效應(yīng)[J]. 熊炎.  現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2018(03)
[4]社交媒體附加信息對(duì)用戶信任與分享健康類謠言的影響分析[J]. 鄧勝利,付少雄.  情報(bào)科學(xué). 2018(03)
[5]網(wǎng)絡(luò)謠言文本句式特征分析與監(jiān)測系統(tǒng)[J]. 姜贏,張婧,朱玲萱,渠暢.  電子設(shè)計(jì)工程. 2017(23)
[6]基于信息傳播模型-SIR傳染病模型的社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播動(dòng)力學(xué)模型研究[J]. 趙劍華,萬克文.  情報(bào)科學(xué). 2017(12)
[7]作為風(fēng)險(xiǎn)文化的微信謠言——“無知羞恥”下的信息互酬與角色扮演[J]. 劉漢波.  民族藝術(shù). 2017(05)
[8]基于情報(bào)學(xué)方法的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測研究[J]. 唐濤.  情報(bào)科學(xué). 2014(01)
[9]微博謠言識(shí)別研究[J]. 賀剛,呂學(xué)強(qiáng),李卓,徐麗萍.  圖書情報(bào)工作. 2013(23)
[10]基于發(fā)生周期的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[J]. 張玉亮.  情報(bào)科學(xué). 2012(07)

碩士論文
[1]基于敏感詞庫的微博謠言識(shí)別研究[D]. 林榮蓉.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 2018
[2]基于LSTM情感分析模型的微博謠言識(shí)別方法研究[D]. 陳帆.華中師范大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3605635