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重大突发疫情事件中的谣言识别

华南理工大学学报（自然科学版） 2021年第1期49卷 18-28页

作者：刘勘黄哲英中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073 南开大学商学院天津300071

新冠疫情爆发以来,相关谣言时有传播,但传统的谣言识别模型却难以有效判别疫情谣言,因为相较于大量历史谣言数据,疫情谣言的数量还不足以训练出良好的分类器。因此,建立一个以少量谣言数据为基础的疫情谣言识别模型紧迫且重要。针对训... 详细信息

新冠疫情爆发以来,相关谣言时有传播,但传统的谣言识别模型却难以有效判别疫情谣言,因为相较于大量历史谣言数据,疫情谣言的数量还不足以训练出良好的分类器。因此,建立一个以少量谣言数据为基础的疫情谣言识别模型紧迫且重要。针对训练数据量不足的问题,为了提高疫情谣言鉴别效果,文中提出了一种基于文本增强和生成对抗网络(GAN)的疫情谣言识别方法。首先,分析疫情谣言的文本特征,提取能表征疫情谣言的特征词;然后,基于GAN构建疫情谣言生成模型,将不含疫情谣言特征的历史谣言,利用疫情谣言特征词库进行文本增强,并生成大量含有疫情谣言特征的新谣言数据;最后,在疫情谣言中补充新生成的谣言数据,从而训练出更准确的疫情谣言分类模型。实验结果表明,使用GAN扩充训练集后,识别效果提高了3个百分点,明显优于传统机器学习和深度学习算法,为重大突发疫情事件中谣言的识别提供了新的途径。

关键词：新冠疫情谣言识别生成模型文本增强

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基于评论异常度的新浪微博谣言识别方法

自动化学报 2020年第8期46卷 1689-1702页

作者：张仰森彭媛媛段宇翔郑佳尤建清北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100101

以微博为代表的社交媒体在为公众提供信息共享平台的同时,也为谣言提供了可乘之机.开展微博中谣言的识别和清理方法研究,对维护社会的安全稳定有着重要的现实意义.本文针对新浪微博平台中谣言识别的问题,提出了一种基于评论异常度的微... 详细信息

以微博为代表的社交媒体在为公众提供信息共享平台的同时,也为谣言提供了可乘之机.开展微博中谣言的识别和清理方法研究,对维护社会的安全稳定有着重要的现实意义.本文针对新浪微博平台中谣言识别的问题,提出了一种基于评论异常度的微博谣言识别方法.首先采用D-S理论实现微博评论异常度的计算方法;然后利用评论异常度与微博的内容特征、传播特征、用户特征对微博进行抽象表示;最后再利用SVM(Support vector machine)构建一个基于评论异常度的谣言识别模型,实现对新浪微博中谣言微博的识别.实验表明,本文提出的谣言识别模型对新浪微博中谣言识别具有较好的效果,谣言微博识别的F1值达到了96.2%,相较于现有文献的最好结果提高了1.3%.

关键词：谣言识别新浪微博评论异常度 D-S理论 SVM

基于数据增强和多任务学习的突发公共卫生事件谣言识别研究

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数据分析与知识发现 2023年第11期7卷 56-67页

作者：曾子明张瑜武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】通过引入多任务学习模型和数据增强方法,解决突发公共卫生事件情景下谣言识别任务数据不平衡且带标签数据量少的问题。【方法】首先提取突发公共卫生事件谣言文本特征构建替换词表,基于扩展同义词表构建CEDA方法对不平衡的谣言... 详细信息

【目的】通过引入多任务学习模型和数据增强方法,解决突发公共卫生事件情景下谣言识别任务数据不平衡且带标签数据量少的问题。【方法】首先提取突发公共卫生事件谣言文本特征构建替换词表,基于扩展同义词表构建CEDA方法对不平衡的谣言数据集进行增强,然后构建多任务学习模型融合突发公共卫生事件情感分类和谣言识别任务的领域信息,基于Transformer获取共享特征,通过BiLSTM模型获取谣言识别任务的独有特征,提升突发公共卫生事件谣言识别任务准确性。【结果】本文所提多任务学习模型的F1值达到0.972,比基于不平衡数据集的模型和单任务学习模型分别高出0.006和0.007,与DC-CNN模型相比F1值提升0.024。【局限】多任务学习模型的辅助任务仅包括情感二分类任务,需要对负面情感进行更细粒度的分类。【结论】基于领域数据增强和多任务学习的方法能够有效提高突发公共卫生事件谣言识别的分类效果。

关键词：突发公共卫生事件谣言识别数据增强多任务学习共享Transformer

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社交媒体中的谣言识别研究综述

计算机学报 2018年第7期41卷 1536-1558页

作者：刘雅辉靳小龙沈华伟鲍鹏程学旗中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京100190 中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学计算机与控制学院北京100049 石河子大学新疆石河子832003 北京交通大学软件学院北京100044

近年来,社交媒体蓬勃发展,Facebook、Twitter、新浪微博、微信等逐渐成为人们获取或分享信息的重要渠道.这种人人可以参与信息发布和传播的方式在给人们的信息共享提供极大便利的同时,也带来一些突出的问题,特别是网络谣言的不断滋生和... 详细信息

近年来,社交媒体蓬勃发展,Facebook、Twitter、新浪微博、微信等逐渐成为人们获取或分享信息的重要渠道.这种人人可以参与信息发布和传播的方式在给人们的信息共享提供极大便利的同时,也带来一些突出的问题,特别是网络谣言的不断滋生和快速传播,给社交媒体的有效利用和科学管理提出了严峻挑战.因此,如何快速准确地识别谣言是个重要的研究问题,也是抑制谣言传播、降低谣言危害的前提.该文对社交媒体上的谣言识别工作进行综述,首先介绍了谣言研究的发展历程以及分类;然后,介绍了影响谣言识别的关键要素、当前谣言识别的主要方法;最后,对社交媒体中谣言识别存在的问题与发展趋势进行了总结和展望.

关键词：谣言社交媒体谣言识别谣言传播

基于Attention与Bi-LSTM的谣言识别方法

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郑州大学学报（理学版） 2023年第4期55卷 16-22页

作者：冀源蕊康海燕方铭浩北京信息科技大学信息管理学院北京100192 中国邮政储蓄银行软件研发中心北京100160

为了实现谣言的高效识别,提出一种基于Attention与Bi-LSTM的谣言识别方法。首先,设计一种基于双向循环神经网络的深度学习模型,并引入Attention机制对长序列编解码的时序问题进行关联,从每个句子中捕获最重要的语义信息,形成长期的记忆... 详细信息

为了实现谣言的高效识别,提出一种基于Attention与Bi-LSTM的谣言识别方法。首先,设计一种基于双向循环神经网络的深度学习模型,并引入Attention机制对长序列编解码的时序问题进行关联,从每个句子中捕获最重要的语义信息,形成长期的记忆,从而高效识别谣言的二次传播;其次,设计Word Embedding机制,将文本数据映射到一个低维度的实数向量,避免了高维度的输入导致模型产生维度灾难;最后,在真实数据集上与先进的谣言识别方案进行对比,所提方法能达到94.3%的准确率,高于其他三种基于深度学习的谣言识别方案,从而验证了该方法的有效性。

关键词：谣言识别辟谣机制循环神经网络 Attention机制

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基于灰色关联分析的网络谣言识别方法研究

情报杂志 2017年第12期36卷 119-125页

作者：魏阳张鹏兰月新夏一雪邵珠旭中国人民武装警察部队学院廊坊065000

[目的/意义]网络谣言的识别研究便于促进治理网络社会,是及时准确地应对网络谣言事件、维护网络环境安全与稳定的重要基础工作。[方法/过程]拟以7种指标因素为基础,采用灰色关联分析方法构建网络谣言识别模型。通过聚类分析对54个网络... 详细信息

[目的/意义]网络谣言的识别研究便于促进治理网络社会,是及时准确地应对网络谣言事件、维护网络环境安全与稳定的重要基础工作。[方法/过程]拟以7种指标因素为基础,采用灰色关联分析方法构建网络谣言识别模型。通过聚类分析对54个网络谣言案例进行数据处理,进而分析网络谣言案例严重程度,对网络谣言进行分类处理。[结果/结论]研究结果表明了灰色关联分析理论对识别网络谣言的有效性。丰富了网络谣言研究方法,对帮助识别网络谣言事件具有一定参考价值。

关键词：网络谣言谣言识别灰色关联网络舆情

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微博谣言识别与预警算法研究

情报杂志 2019年第4期38卷 148-154页

作者：王征叶长安西南财经大学经济信息工程学院成都611130 西南财经大学马克思主义学院成都611130

[目的/意义]针对前人成果普遍存在的处理效率与识别准确度等方面的问题,提出了基于复杂网络理论的微博谣言识别与预警算法。[方法/过程]该算法在第一阶段基于复杂网络理论,以动态节点管理为基础,对微博节点实施行为刻画,实现谣言恶意散... 详细信息

[目的/意义]针对前人成果普遍存在的处理效率与识别准确度等方面的问题,提出了基于复杂网络理论的微博谣言识别与预警算法。[方法/过程]该算法在第一阶段基于复杂网络理论,以动态节点管理为基础,对微博节点实施行为刻画,实现谣言恶意散布节点的早期告警与预测;在第二阶段以复杂网络关系发展理论为基础,将谣言与真实信息进行信息轨迹聚类与隔离,最终实现谣言侦测与识别。'[结果/结论]基于新浪与腾讯微博作为数据源的实验证明,该算法较之既往算法,不但谣言覆盖度与识别准确率高,而且响应速度快、处理效率高,具有良好的性价比。

关键词：舆情监测谣言识别两阶段法行为识别复杂网络早期预警

基于信息可信度评估的突发公共卫生事件谣言识别研究

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情报科学 2024年第2期42卷 35-42页

作者：钱旦敏郑建明王文敬马野青南京大学商学院江苏南京210008 南通大学医学院江苏南通226000 南京大学信息管理学院江苏南京210023

【目的/意义】随着突发公共卫生事件不断演变,人们对其认识有一个从模糊到精确的过程。笔者对突发公共卫生事件网络信息可信度进行量化分级,为更细致化的谣言识别提供数据支持。【方法/过程】分析并选取信息文本关键词、情感、评论、信... 详细信息

【目的/意义】随着突发公共卫生事件不断演变,人们对其认识有一个从模糊到精确的过程。笔者对突发公共卫生事件网络信息可信度进行量化分级,为更细致化的谣言识别提供数据支持。【方法/过程】分析并选取信息文本关键词、情感、评论、信源和媒体五大静态特征,融合时间和当日新增确诊数两大动态特征,结合熵值法将其量化得到谣言指数RI,基于此引入“宽容区间”,并借助朴素贝叶斯分类器确定界限,将谣言识别结果的可信度分为低、中、高三类。【结果/结论】该模型在训练集和验证集上表现良好,正确率分别为95%和90.20%,与决策树和SVM两个基线模型相比,模型各项性能指标均有显著提升。【创新/局限】本研究建立了一种基于信息可信度评估的谣言识别模型,通过建立RI指数,并创新纳入有关疫情状况的动态指标,提高谣言识别的精准度;对谣言进行可信度分级,突破传统的谣言识别二分类检测方法的局限性。

关键词：突发公共卫生事件谣言识别网络舆情可信度评估谣言指数熵值法

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基于情感分析的网络谣言识别方法

数据分析与知识发现 2017年第7期1卷 44-51页

作者：首欢容邓淑卿徐健中山大学资讯管理学院广州510006

【目的】提出一种基于情感分析技术自动识别特定领域谣言的方法。【方法】界定高、低质量信息源,在假设高质量信息源信息更可靠的情况下,通过基于情感词典的情感分析方法,量化高质量信息源与低质量信息源对特定对象的情感差异,判定低质... 详细信息

【目的】提出一种基于情感分析技术自动识别特定领域谣言的方法。【方法】界定高、低质量信息源,在假设高质量信息源信息更可靠的情况下,通过基于情感词典的情感分析方法,量化高质量信息源与低质量信息源对特定对象的情感差异,判定低质量信息源提供的信息是否属于谣言。【结果】将该方法应用于"食品养生"、"医学健康"两个领域进行谣言识别。在30个疑似谣言案例中准确识别出23个谣言案例,准确率为76.67%。本文提出的谣言识别方法在谣言预测方面的F值为83.34%,查全率为71.42%,查准率为100%;在非谣言文本预测上的F值为72.73%,查全率为100%,查准率为57.14%。【局限】未实现不同信息源数据自动抽取,每个谣言案例下的人工收集的谣言数量有限。【结论】本文基于情感分析的谣言识别方法对特定类型的谣言是有效的。

关键词：情感分析情感词典谣言检测谣言识别