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摘要
网络社交媒体的快速发展提供了便捷的信息获取方式，但也滋生了谣言和虚假新闻，现有的谣言检测模型在有标注数据充足时能有效解决分类问题，然而谣言可用的标注数据有限，各种针对谣言特点精心设计的模型倾向于过拟合，同时，现有模型的鲁棒性不足，谣言传播者恶意破坏谣言传播结构会使模型出现分类错误.针对以上问题，采用自监督的图对比学习方法，对原始谣言传播图进行不同方式的数据增强来模拟对原图的扰动，建立自监督对比学习任务，使图编码器捕获谣言更趋本质的特征，缓解了过拟合，提高了模型的鲁棒性与泛化性能.在来源于主流社交媒体平台的三个公开数据集Twitter15,Twitter16和PHEME上进行了对比实验，实验结果显示，提出的模型的准确率比基准模型分别提高3.4%,1.8%和1.2%，证实了图自监督对比学习方法在谣言检测任务上的有效性.
- 出版日期2023
- 单位北京交通大学
