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基于ERNIE-RCNN模型的自然灾害微博谣言早期检测
文献摘要：
为早期检测并处理自然灾害背景下的网络谣言,利用ERNIE模型对爬取到的微博谣言进行文本向量化,将融合了语义的文本向量输入RCNN模型进行谣言检测,在自然灾害微博谣言数据集上进行对比实验.实验结果表明:ERNIE-RCNN模型检测准确率98.89％,F1指标为98.80％,超过其他谣言检测模型;该模型与目前主流谣言检测模型相比,能在较短时间内提取微博文本特征,完成谣言早期检测.
文献关键词：
ERNIE-RCNN模型;谣言检测;微博;预训练;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
于立博;周志鹏;钱玲飞
作者机构：
南京航空航天大学经济与管理学院,南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]于立博;周志鹏;钱玲飞-.基于ERNIE-RCNN模型的自然灾害微博谣言早期检测)[J].河南科学,2022(10):1559-1568
A类：
B类：
ERNIE,RCNN,微博谣言,早期检测,并处,网络谣言,爬取,取到,文本向量化,谣言检测,模型检测,检测准确率,检测模型,微博文本,文本特征,预训练
AB值：
0.269531
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