基于多标签双词主题模型的短文本谣言分析研究
本文关键词：基于多标签双词主题模型的短文本谣言分析研究 出处：《情报杂志》2017年03期 论文类型：期刊论文
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【摘要】：[目的/意义]面对互联网与智能移动设备的兴起,谣言尤其是短文本类型的谣言发展速度十分迅猛。短文本谣言具有词语稀疏、语义提取困难等特点,这为精准识别谣言带来了挑战和困难。如何能够有效地鉴别进而控制谣言的传播是目前迫在眉睫的问题。[方法/过程]提出一个在文本与标签之间引入语义层的多标签双词主题模型,用于发现及探究网民发表在公共媒体平台上的短文本属于谣言或欺诈的倾向。该研究专门针对微信等短文本数据,并通过真实数据集对双词主题的提取和建模进行验证。[结果/结论]结果表明:上述模型可以有效鉴别谣言,帮助媒体加强和改进监管机制,遏制网络谣言、欺诈等现象。
[Abstract]:[Objective / meaning] in the face of the rise of Internet and intelligent mobile devices, rumors, especially short text rumors, are developing very rapidly. Short text rumors have the characteristics of sparse words and difficult semantic extraction. This brings challenges and difficulties to the accurate identification of rumors. How to effectively identify and control the spread of rumors is an urgent problem. [Method / process] A multi-label two-word topic model with semantic layer introduced between text and label is proposed. It is used to discover and explore the tendency of Internet users to publish short essays on public media platforms that belong to rumors or fraud. The study focuses on short text data such as WeChat. The extraction and modeling of two-word topics are verified by real data sets. [Results / conclusion] the results show that the above model can effectively identify rumors, help media to strengthen and improve the regulatory mechanism, curb online rumors, fraud and other phenomena.
【作者单位】： 北京师范大学珠海分校管理学院;中山大学传播与设计学院;
【基金】：广东省软科学研究计划项目“基于多维引用深度分析的科技期刊学术影响力评价研究”(编号:2014A030304013)研究成果之一
【分类号】：TP391.1;G206
【正文快照】： 引用格式武庆圆,何凌南.基于多标签双词主题模型的短文本谣言分析研究[J].情报杂志,2017,36(3):92-97.0引言移动社交媒体已经成为我们获取信息的重要途径之一。然而,谣言在移动社交媒体环境下发展迅猛,其滋生和传播容易误导社会舆论,导致线下的“群体性恐慌”,以及线上的“网
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