基于知识图谱的多特征融合谣言检测方法

作者：刘小洋^*; 李慧; 张康旗; 段迪; 文癸凌

来源：计算机应用研究, 2023, 1-7.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0425

• 知识图谱
• 注意力机制
• 情感词典
• 谣言检测

为了解决谣言检测中由于缺乏外部知识而导致模型难以感知内隐信息，进而限制了模型挖掘深层信息的能力这个问题，提出了基于知识图谱的多特征融合谣言检测方法(KGMRD)。首先，对于每个事件，将帖子和评论共同构建为一个文本序列，并利用分类器从中提取其中的情感特征，利用ConceptNet基于文本构造其知识图谱，将知识图谱中的实体表示利用注意力机制与文本的语义特征进行聚合，进而得到增强的语义特征表示；其次，在传播结构方面：对于每个事件，基于帖子的传播转发关系构建传播结构图，使用DropEdge对传播结构图进行剪枝，从而得到更有效的传播结构特征；最后，将得到的特征进行融合处理得到一个新的表示。在Weibo、Twitter15和Twitter16三个真实数据集上，使用SVM-RBF等7个模型作为基线进行了对比实验。实验结果表明：对比当前效果最好的基线，提出的KGMRD方法在Weibo数据集的Acc。指标提升了1.1%；在Twitter15和Twitter16数据集的Acc。指标上提升了2.2%，实验证明提出的KGMRD方法是合理的、有效的。

• 出版日期2023
• 单位重庆理工大学