一种基于强化学习和事理知识图谱的真假消息鉴别方法
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摘要

本发明提出一种基于强化学习和事理知识图谱的真假消息鉴别方法。互联网和新媒体的发展突破了网络消息时空的限制,使得虚假消息能够在短时间内对现实世界产生巨大影响。目前谣言检测还主要依赖用户举报,无法大规模对网络中的信息进行检测,而基于深度学习的检测方法时效性不强且缺少训练数据。为提高对网络中真假信息的检测效率,及时对突发事件进行真假判别,基于强化学习和事理知识图图谱,提出一种真假消息鉴别方法,使用弱分类器对舆情数据进行真假分类,使用强化学习筛选置信度高的舆情数据,使用基于事理知识图谱的真对筛选后的舆情数据进行真假鉴别,并根据鉴别结果更新强化学习和弱分类器。

基本信息
专利标题 :
一种基于强化学习和事理知识图谱的真假消息鉴别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114429126A
申请号 :
CN202111554272.2
公开(公告)日 :
2022-05-03
申请日 :
2021-12-17
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
陈涛张卫山王振琦孙晨瑜
申请人 :
中国石油大学(华东)
申请人地址 :
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
代理机构 :
代理人 :
优先权 :
CN202111554272.2
主分类号 :
G06F40/289
IPC分类号 :
G06F40/289  G06F16/35  G06F16/36  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
G06F40/289
短语分析,例如有限状态技术或分块
法律状态
2022-05-03 :
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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