【摘 要】
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社交媒体技术的快速发展给人们获取和传播信息带来了便利,但由于缺乏有效的自动化信息监管,导致谣言在社交网络中广泛传播,给网络空间安全和社会稳定带来了严峻挑战。如何实现有效的谣言自动检测,成为亟待解决的现实问题。早期谣言自动检测方法主要基于机器学习模型,严重依赖特征工程,费时费力且难以准确表示谣言的文本内容,因此,已逐步被基于深度学习模型的方法所取代。目前最新的基于深度学习的谣言检测方法主要是根据谣言
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社交媒体技术的快速发展给人们获取和传播信息带来了便利,但由于缺乏有效的自动化信息监管,导致谣言在社交网络中广泛传播,给网络空间安全和社会稳定带来了严峻挑战。如何实现有效的谣言自动检测,成为亟待解决的现实问题。早期谣言自动检测方法主要基于机器学习模型,严重依赖特征工程,费时费力且难以准确表示谣言的文本内容,因此,已逐步被基于深度学习模型的方法所取代。目前最新的基于深度学习的谣言检测方法主要是根据谣言传播结构和通过外部证据推理的方式对谣言进行检测。本文将两种方法结合,提出了基于并行图注意力网络的谣言检测方法,首先通过捕捉丰富的谣言传播特征提升谣言检测准确率,同时通过获取有效的证据支撑,在传播数据不充分的情况下判别谣言真假,提高谣言检测的时效性。本文主要研究成果如下:（1）在BiGCN模型的基础上,加入注意力机制,提出了基于双向图注意力网络的谣言检测模型BiGAT。该模型分别使用自顶向下和自底向上两种图注意力网络对传播特性进行分析,提取谣言的传播和散布特征。实验结果表明,该模型在三个真实数据集上相比基线模型的性能均有不同程度的提升,在PHEME数据集上,BiGAT的准确率较BiGCN提高了25.7%,加权平均F1值提高了13.2%。（2）在KGAT模型的基础上,在外部知识中增加多头注意力机制,提出了基于多级图注意力网络的谣言检测模型Ml GAT。该模型引入维基百科知识作为证据,通过聚合多头词语级注意力和句子级注意力,得到图的特征表示,进而对谣言的真实性进行证据推理。实验结果表示,该模型在FEVER数据集上的准确率相比KGAT提高了2.64%。（3）设计了基于并行图注意力网络的谣言检测模型Parallel GAT架构。Parallel GAT模型由两个图注意力网络模块BiGAT和Ml GAT组成。其中,BiGAT模块用于捕捉谣言的传播结构特征,Ml GAT模块用于获取外部知识并进行证据推理。实验结果表明,在PHEME数据集上,本文提出的Parallel GAT模型相比基线模型的早期谣言检测准确率提升了至少2%。
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