声明
摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 谣言研究的发展
1.2.2 谣言的传播分析
1.2.3 微博谣言识别的研究现状
1.3 本文的主要研究内容
1.4 本文的组织结构
1.5 本章小结
第二章 相关技术研究综述
2.1 谣言的相关介绍
2.1.1 传统生活谣言与现代网络谣言
2.1.2 微博谣言的相关特征
2.2 微博谣言识别的主要任务
2.3 传统机器学习的相关方法
2.3.1 基于有监督的机器学习方法
2.3.2 基于半监督的机器学习方法
2.4 神经网络与深度学习的相关算法
2.4.1 传统神经网络
2.4.2 卷积神经网络
2.4.3 循环神经网络
2.5 本章小结
第三章 基于情感分析的微博谣言识别研究
3.1 微博文本来源可信度的界定
3.1.1 可信度的理论依据
3.1.2 微博文本来源可信度高低的界定方法
3.2 微博数据的采集与语料库的构建
3.2.1 基于徽博API的采集方法
3.2.2 基于爬虫技术的采集方法
3.2.3 微博语料库的构建
3.3 微博谣言识别的方法
3.3.1 文本预处理
3.3.2 微博评论的情感分析
3.3.3 微博传播的模拟方法
3.4 基于LSTM情感分析的谣言识别模型
3.4.1 模型的提出
3.4.2 基于LSTM的情感分析
3.4.3 谣言识别模型的构建
3.5 本章小结
4.1 评价标准
4.2 数据集和处理策略
4.3 实验结果与对比分析
4.3.1 预训练词向量对实验结果的影响
4.3.2 情感差异值对实验结果的影响
4.3.3 加入的特征对实验结果的影响
4.3.4 不同模型的效果对比
4.4 本章小结
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的科研成果
致谢