[发明专利]一种基于深度学习的早期舆情检测方法在审
| 申请号： | 202110669243.4 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113468327A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏;匡晨;冷俊成;刘子健 | 申请（专利权）人： | 浙江华巽科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/126;G06F40/14;G06F40/211 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 317609 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的早期舆情检测方法，针对谣言相关舆情早期检测中存在的评论依赖性问题，本发明提出了基于文本和用户特征的谣言检测方法ERD‑GAT‑VAE(Early Rumor Detection Based on Garph Attention Network and Variable Auto‑Encoder)。首先，在不依赖评论数据的前提下，本发明提出图注意力依存树模型(Graph Attention over Dependency Tree Model,GADT)用于获取谣言文本的深层表征向量；其次，本发明提出基于变分自编码器的用户可信度评估模型(User Credibility Evaluation Model,UCE)，用于获取用户可信度表征向量；最终，本发明通过融合文本深层表征和用户可信度表征向量，获取谣言相关舆情早期检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 早期 舆情 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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