本文關(guān)鍵詞：基于多標(biāo)簽雙詞主題模型的短文本謠言分析研究　出處：《情報雜志》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 多標(biāo)簽 雙詞 短文本 謠言 主題模型 微信 語義分析

【摘要】：[目的/意義]面對互聯(lián)網(wǎng)與智能移動設(shè)備的興起,謠言尤其是短文本類型的謠言發(fā)展速度十分迅猛。短文本謠言具有詞語稀疏、語義提取困難等特點,這為精準(zhǔn)識別謠言帶來了挑戰(zhàn)和困難。如何能夠有效地鑒別進(jìn)而控制謠言的傳播是目前迫在眉睫的問題。[方法/過程]提出一個在文本與標(biāo)簽之間引入語義層的多標(biāo)簽雙詞主題模型,用于發(fā)現(xiàn)及探究網(wǎng)民發(fā)表在公共媒體平臺上的短文本屬于謠言或欺詐的傾向。該研究專門針對微信等短文本數(shù)據(jù),并通過真實數(shù)據(jù)集對雙詞主題的提取和建模進(jìn)行驗證。[結(jié)果/結(jié)論]結(jié)果表明:上述模型可以有效鑒別謠言,幫助媒體加強(qiáng)和改進(jìn)監(jiān)管機(jī)制,遏制網(wǎng)絡(luò)謠言、欺詐等現(xiàn)象。
[Abstract]:[Objective / meaning] in the face of the rise of Internet and intelligent mobile devices, rumors, especially short text rumors, are developing very rapidly. Short text rumors have the characteristics of sparse words and difficult semantic extraction. This brings challenges and difficulties to the accurate identification of rumors. How to effectively identify and control the spread of rumors is an urgent problem. [Method / process] A multi-label two-word topic model with semantic layer introduced between text and label is proposed. It is used to discover and explore the tendency of Internet users to publish short essays on public media platforms that belong to rumors or fraud. The study focuses on short text data such as WeChat. The extraction and modeling of two-word topics are verified by real data sets. [Results / conclusion] the results show that the above model can effectively identify rumors, help media to strengthen and improve the regulatory mechanism, curb online rumors, fraud and other phenomena.
【作者單位】： 北京師范大學(xué)珠海分校管理學(xué)院;中山大學(xué)傳播與設(shè)計學(xué)院;
【基金】：廣東省軟科學(xué)研究計劃項目“基于多維引用深度分析的科技期刊學(xué)術(shù)影響力評價研究”(編號:2014A030304013)研究成果之一
【分類號】：TP391.1;G206
【正文快照】： 引用格式武慶圓,何凌南.基于多標(biāo)簽雙詞主題模型的短文本謠言分析研究[J].情報雜志,2017,36(3):92-97.0引言移動社交媒體已經(jīng)成為我們獲取信息的重要途徑之一。然而,謠言在移動社交媒體環(huán)境下發(fā)展迅猛,其滋生和傳播容易誤導(dǎo)社會輿論,導(dǎo)致線下的“群體性恐慌”,以及線上的“網(wǎng)

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