基于RNN的网络舆情谣言判断研究

• 作者: 王淼 郭阳明 钟林龙 陈泽林
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 网络舆情 循环神经网络 谣言判断
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 分类号: TP311

摘要

【目的/意义】对网络中大量的舆情进行真实与虚伪信息的判断,保留真实,去掉虚假,同时为政府舆情工作者提供谣言判断进行借鉴。【方法/过程】采集微博的谣言与非谣言的主题、回复等数据作为数据集,使用Paddle Fluid API编程,并配置循环神经网络模型(Recurrent Neural Network),使用数据集进行模型训练,最后进行模型分析检测。【结果/结论】通过RNN模型训练和数据分析,使舆情中的谣言事件数据化,挖掘文本中的虚假信息特征集,从而进行更好的谣言判断,同时也能使舆情工作者更好的控制谣言。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王淼	电子科技大学成都学院	13	14	1.0	3.0
2	郭阳明	电子科技大学成都学院	2	0	0.0	0.0
3	陈泽林	电子科技大学成都学院	2	0	0.0	0.0
4	钟林龙	电子科技大学成都学院	2	0	0.0	0.0