http://www.jsjkx.comDOI:10.11896/jsjkx.220200037到稿日期:2022-02-08返修日期:2022-05-12基金项目:国家重点研发计划(2017YFC1703506);国家自然科学基金(61876016);中央高校基本科研业务费专项资金(2019JBZll0);百度松果计划开放研究基金ThisworkwassupportedbytheNationalKeyR&DProgramofChina(2017YFC1703506),NationalNaturalScienceFoundationofChina(61876016),FundamentalResearchFundsfortheCentralUniversities(2019JBZll0)andOpenResearchFundofBaiduPineconeProgram.通信作者:贾彩燕(cyjia@bjtu.edu.cn)传播树结构结点及路径双注意力谣言检测模型韩雪明1,2贾彩燕1,2李轩涯3张鹏飞1,21北京交通大学计算机与信息技术学院北京1000442北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京1000443百度在线网络技术(北京)有限公司北京100085(xueminghan@bjtu.edu.cn)摘要随着社交媒体平台的快速发展和移动设备的普及,人与人之间的交互变得更加便捷。但同时,谣言在社交媒体上也更加肆虐,给公众和社会安全带来巨大的隐患。在现实世界中,用户在发表自己的评论之前,往往会首先观测其他已经发表的帖子,尤其是即将评论的帖子上下文。现有的一些谣言检测方法虽然使用了谣言传播过程中的传播结构,基于群体智能原则提取用户间的相互质疑或事实线索,极大地提高了谣言检测的效果,但是对传播结构的深层非直接隐式关系及关键帖子和关键路径重要性的学习能力不足。据此,文中提出了一种基于传播树的结点及路径双注意力谣言检测模型DAN-Tree(Dual-attentionNetworkModelonPropagationTreeStructures)。该模型使用Transformer结构学习传播路径中帖子间的隐式语义关系,并利用注意力机制学习路径中结点的重要度;其次,利用注意力机制对路径表示进行加权聚合得到整个传播树的表示向量;最后,基于传播树表示向量进行谣言分类。此外,我们使用结构嵌入方法学习帖子在传播树上的空间位置信息,进一步对谣言传播结构上的深层结构和语义信息进行融合。在4个经典数据集上的实验结果表明:DAN-Tree模型在其中的3个数据集上都超过了目前已有文献的最优结果。在Twitter15和Twitter16数据集上正确率指标分别提升了1.81%和2.39%,在PHEME数据集上F1指标提升了7.51%。关键词:谣言检测;传播结构;注意力机制;社交媒体;深度学习中图法分类号TP181Dual-attentionNetworkModelonPropagationTreeStructuresforRumorDetectionHANXueming1,2,JIACaiyan1,2,LIXuanya3andZHANGPengfei1,21Schoo...
