基于双向树多模态融合谣言检测方法的研究

TP391.1; 对于谣言给社会造成的恐慌,现有谣言检测方法不能有效提高检测精确性.因此,提出一种基于双向树多模态融合谣言检测方法,首先使用预先训练数据向量化,构建端到端的神经网络,以双向树实现特征提取;然后将它输入到全连接层并进行多模态特征拼接,最后采用交叉熵损失函数进行训练.对比传统模型,实验结果表明,该方法能有效提取特征并提高谣言检测的精确性.