基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法及装置
授权
摘要
本发明提供一种基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法及装置，方法包括：获取第一事件源文本图；将第一事件源文本图和训练标签输入至预设第一图神经网络模型进行训练，以确定图神经网络预测模型；将待检测的第一事件源文本图输入至图神经网络预测模型，以对互联网中的事件源文本及响应推文进行谣言检测。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法，使用得到的图神经网络预测模型对互联网的事件源文本及响应推文进行检测，能够保留社交媒体中的信息传播结构，更好地将事件的响应推文特征与事件源推文特征相融合，从文本级粒度和词语级粒度进行谣言判别。
基本信息
专利标题 ：
基于图神经网络特征聚合的谣言检测方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113139052A
申请号 ：
CN202110402464.5
公开（公告）日 ：
2021-07-20
申请日 ：
2021-04-14
授权号 ：
CN113139052B
授权日 ：
2022-04-19
发明人 ：
马凯刘小迪徐守志马圆圆向舜陟
申请人 ：
三峡大学
申请人地址 ：
湖北省宜昌市大学路8号三峡大学
代理机构 ：
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 ：
杨云云
优先权 ：
CN202110402464.5
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F40/289 G06F40/30 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-04-19 ：
授权
2021-08-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20210414
申请日 : 20210414
2021-07-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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