基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法

来源 :情报科学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:czronick
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【目的/意义】随着社交网络的复杂化,当前谣言往往是由描述事件的文本、对应的图片或者视频组成,多种模态的谣言更容易给用户传达一种错误的认知。现有谣言检测的研究往往只使用谣言文本特征,且未能充分挖掘谣言与事件存在的联系。【方法/过程】因此本文提出一种基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法,使用BERT和Text-CNN提取文本特征,使用VGG-19网络提取图像特征,再通过注意力机制捕捉多个模态的特征交互,最后使用增强对抗网络来挖掘谣言和事件之间联系。【结果/结论】在公开的微博多模态数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法检测的准确率达到了92.5%,相较于传统单模态和现有多模态模型,提升了约10%~20%。【创新/局限】本文将对抗网络和多模态特征融入谣言检测中,有效提升了谣言检测的效果,但目前仅尝试了文本和图像两种模态的结合,如何融合更多模态的特征后续有待研究。
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