[发明专利]一种基于强化学习和事理知识图谱的真假消息鉴别方法在审
| 申请号： | 202111554272.2 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114429126A | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 陈涛;张卫山;王振琦;孙晨瑜 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于强化学习和事理知识图谱的真假消息鉴别方法。互联网和新媒体的发展突破了网络消息时空的限制，使得虚假消息能够在短时间内对现实世界产生巨大影响。目前谣言检测还主要依赖用户举报，无法大规模对网络中的信息进行检测，而基于深度学习的检测方法时效性不强且缺少训练数据。为提高对网络中真假信息的检测效率，及时对突发事件进行真假判别，基于强化学习和事理知识图图谱，提出一种真假消息鉴别方法，使用弱分类器对舆情数据进行真假分类，使用强化学习筛选置信度高的舆情数据，使用基于事理知识图谱的真对筛选后的舆情数据进行真假鉴别，并根据鉴别结果更新强化学习和弱分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 事理 知识 图谱 真假 消息 鉴别方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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