| 题名 | 基于LSTM的微博谣言检测; Detecting Rumors from LSTM Based on LSTM |
| 作者 | 赵雨鑫 |
| 答辩日期 | 2016-12-23 ; 2016-08-25 |
| 导师 | 林达真 |
| 关键词 | 微博谣言检测 深度学习 微博文本 weibo rumors detecting deeplearning LSTM |
| 英文摘要 | 微博谣言检测是自然语言处理舆情分析中的一个重要的研究方向，具有广阔的研究前景。在微博用户日益增长和微博热点话题持续传播的今天，为了有效改善网络环境，净化微博平台以及维护网络中的安全与稳定，有必要对微博中大量充斥着的微博谣言进行治理。本文就是在这种背景需求下，对微博谣言检测技术做了深入的研究和分析总结。 在对微博谣言检测任务的介绍中，将原理和实际应用结合分析了当前谣言检测技术的现状。在前后文不符、信息事实夸大等谣言特点集中的背景下，当前检测技术中缺少了根据微博文本内容特征作为微博谣言检测的依据，绝大部分是基于微博行为特征的方面。由于LSTM(Long-ShortTermMemory)算法可以学...; Weibo rumors detection is an important research direction of public opinion analysis in natural language processing,it has wide research prospects.With weibo users growing and the spread of the microblog hot topic today, in order to effectively improve the network environment,purify the microblog platform as well as the maintenance of the network security and stability, it is necessary for the gov...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_工程硕士(计算机技术); 学号：31520131153311 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=58312 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134902]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵雨鑫. 基于LSTM的微博谣言检测, Detecting Rumors from LSTM Based on LSTM[D]. 2016, 2016. |
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