典型文献
基于多示例学习的食品健康领域长文谣言检测
文献摘要：
为解决长文本的谣言检测问题,以食品健康领域的长文本谣言为例,提出一种基于多示例学习的长文本谣言检测方法.将带有明显段落结构的长文本作为包,以文章段落作为示例,结合文本卷积神经网络与注意力机制建立MI-TCNN-SA模型.实验结果表明,该模型在准确率、召回率与F1得分等通用指标取得优异成绩,高于传统通用方法.通过多示例学习改进后的短文本谣言检测方法与原方法对比,验证了多示例学习在长文本谣言检测的有效性,也为该问题提供一种思路.
文献关键词：
食品健康领域;谣言检测;多示例学习;卷积神经网络;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
谭励;王舸;周丽娜;曹娟
作者机构：
北京工商大学 计算机学院,北京 100048;中国科学院 计算技术研究所,北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]谭励;王舸;周丽娜;曹娟-.基于多示例学习的食品健康领域长文谣言检测)[J].计算机工程与设计,2022(11):3101-3107
A类：
食品健康领域
B类：
多示例学习,长文,谣言检测,检测问题,段落,文本卷积神经网络,注意力机制,机制建立,MI,TCNN,SA,召回率,优异成绩,统通,通用方法,短文本,方法对比
AB值：
0.204696
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