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基于特征聚合的假新闻内容检测模型
基于特征聚合的假新闻内容检测模型
作者:
何韩森
孙国梓
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
特征聚合
卷积网络
循环网络
均匀损失
泛化性能
摘要:
针对假新闻内容检测中分类算法模型的检测性能与泛化性能无法兼顾的问题,提出了一种基于特征聚合的假新闻检测模型CCNN.首先,通过双向长短时循环神经网络提取文本的全局时序特征,并采用卷积神经网络(CNN)提取窗口范围内的词语或词组特征;然后,在卷积神经网络池化层之后,采用基于双中心损失训练的特征聚合层;最后,将双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)和CNN的特征数据按深度方向拼接成一个向量之后提供给全连接层,采用均匀损失函数uniform-sigmoid训练模型后输出最终的分类结果.实验结果表明,该模型的F1值为80.5%,在训练集和验证集上的差值为1.3个百分点;与传统的支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)和随机森林(RF)模型相比,所提模型的F1值提升了9~14个百分点;与长短时记忆网络(LSTM)、快速文本分类(FastText)等神经网络模型相比,所提模型的泛化性能提升了1.3~2.5个百分点.由此可见,所提模型能够在提高分类性能的同时保证一定的泛化能力,提升整体性能.
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篇名
基于特征聚合的假新闻内容检测模型
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
特征聚合
卷积网络
循环网络
均匀损失
泛化性能
年,卷(期)
2020,(8)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
2189-2193
页数
5页
分类号
TP391.1|TP301.6
字数
5699字
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122114
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
孙国梓
南京邮电大学计算机学院
62
496
12.0
20.0
2
何韩森
南京邮电大学计算机学院
1
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均匀损失
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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