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基于神经网络的谣言检测综述
文献摘要：
由于传播媒介的多样化,信息数据量呈爆炸式增长,从海量的事件信息中检测到谣言变得十分困难.为了减少人工成本,提高谣言检测准确率,深度学习中的神经网络模型被用到谣言检测任务中.首先文章对多种基于神经网络的谣言检测方法进行了介绍,分析了多种神经网络谣言检测模型的检测过程,以及多种神经网络模型在谣言检测过程中的判断依据及其特征提取效果,然后对现有的谣言检测模型结构进行了归纳,总结了使用神经网络检测谣言的模块化流程,最后对谣言检测的方法提出了建议.
文献关键词：
谣言检测;深度学习;神经网络;特征提取;模块化
中图分类号：
作者姓名：
向舜陟
作者机构：
三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443000
文献出处：
引用格式：
[1]向舜陟-.基于神经网络的谣言检测综述)[J].长江信息通信,2022(01):53-56
A类：
B类：
谣言检测,传播媒介,信息数据,数据量,爆炸式,十分困难,人工成本,检测准确率,网络谣言,检测模型,检测过程,判断依据,提取效果,模型结构,神经网络检测
AB值：
0.243174
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