基于双向树多模态融合谣言检测方法的研究Rumor Detection Method Based on Bi-directional Tree Multi-modal Fusion
马含,李进明,王竹君,关威
摘要(Abstract)：
对于谣言给社会造成的恐慌，现有谣言检测方法不能有效提高检测精确性.因此，提出一种基于双向树多模态融合谣言检测方法，首先使用预先训练数据向量化，构建端到端的神经网络，以双向树实现特征提取；然后将它输入到全连接层并进行多模态特征拼接，最后采用交叉熵损失函数进行训练.对比传统模型，实验结果表明，该方法能有效提取特征并提高谣言检测的精确性.
关键词(KeyWords)： 深度学习;双向树;多模态融合;谣言检测
基金项目(Foundation): 2021年菏泽市社科联委托课题(WT-2021-4)
作者(Author): 马含,李进明,王竹君,关威
DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2022.02.003
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