基于专家混合与领域特征的网络谣言识别模型  

作　　者：安全 徐国天[1] 

机构地区：[1]中国刑事警察学院

出　　处：《警察技术》2023年第6期68-73,共6页Police Technology

基　　金：辽宁网络安全执法协同创新中心资助项目(编号:WXZX-201807010);公安部软科学计划项目(编号:2020LLYJXJXY031);公安部技术研究计划课题(编号:2016JSYJB06);辽宁省自然科学基金课题(2022-MS-168,2019-ZD-0167,20180550841,2015020091)资助;中央高校基本科研业务费项目(编号:D2021006,3242017013);辽宁省社会科学规划基金项目(编号:L16BFX012);辽宁省教育厅科学研究项目(编号:LJKZ0072)。

摘　　要：网络谣言的广泛传播严重扰乱了网络空间秩序,如何提高谣言检测模型在多样化情境下的泛用性成为了学者们关注的热点问题。社交媒体平台发布的信息涵盖多个领域,但现有的网络谣言检测方法大多适用于单一领域或事件,泛用性不足,实用价值低。结合网络谣言的领域特征,提出基于专家混合和领域特征的谣言识别模型WMTC。首先,将Wo BERT和多尺度TextCNN结合对谣言内容进行特征提取;然后,按照网络谣言所属领域对提取的特征进行聚合;最终,得到的特征向量通过MLP分类器生成谣言检测标签。实验结果表明,该模型的检测效果优于现有的单领域、混合以及跨领域网络谣言检测模型。

关 键 词：网络谣言 专家混合 领域特征 WMTC 多尺度TextCNN 跨领域检测模型 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP309[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]