【摘 要】
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当今常用的谣言检测模型受人为因素的影响,难以挖掘信息的潜在特征。推文中图片内容的占比越来越大,如果忽略图片信息,仅从文本角度很难全面检测推文的可靠性。本文针对当今谣言检测方法的缺陷,提出基于多模态和深度学习的Twitter谣言检测模型。主要工作和成果包括:（1）本文提出了一种基于深度学习的BLSTM-CNN谣言检测模型。该模型由双向LSTM和多核CNN组合构成,通过它来挖掘谣言文本的潜在特征。首先
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当今常用的谣言检测模型受人为因素的影响,难以挖掘信息的潜在特征。推文中图片内容的占比越来越大,如果忽略图片信息,仅从文本角度很难全面检测推文的可靠性。本文针对当今谣言检测方法的缺陷,提出基于多模态和深度学习的Twitter谣言检测模型。主要工作和成果包括:（1）本文提出了一种基于深度学习的BLSTM-CNN谣言检测模型。该模型由双向LSTM和多核CNN组合构成,通过它来挖掘谣言文本的潜在特征。首先BLSTM-CNN模型利用双向LSTM结构对推文的上文信息和下文信息进行记忆,并提取出文本的上下文关联特征。同时利用多核CNN结构来挖掘文本的局部语义特征,此多核CNN拥有三种不同宽度的卷积核,作用是获取文本不同局部范围内具有代表性的特征,并聚合得到文本的全局特征。本文的BLSTMCNN模型基于这两种不同层次的文本特征来对谣言信息进行检测,并在基于VMU任务收集的Twitter谣言基准数据集上进行了实验,结果表明BLSTMCNN模型相比于双向LSTM模型准确率提高了2.48%,相比于CNN模型准确率提高了1.94%。（2）本文提出了一种引入多模态特征的M-BLSTM-CNN谣言检测模型。首先针对推文用户的账号差异性提取出用户特征,并进行了归一化处理。然后基于VGG19网络,从推文所携带的图片中提取出图片特征。接着构建了引入多模态特征的M-BLSTM-CNN模型,该模型通过用户特征、图片特征和BLSTM-CNN模型获取的文本特征拼接得到推文的多模态特征,最后将其输入到全连接层和Softmax中得出推文检测结果。并通过实验对不同模态特征的影响情况进行了分析,结果表明在仅考虑文本特征的基础上分别引入用户特征和图片特征时,谣言检测的准确率分别提高了3.62%和2.61%。完整利用谣言的三种模态特征进行谣言识别时,本文的M-BLSTM-CNN模型取得了最佳效果,检测准确率达到94.41%。
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