基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法

摘要

本发明属于大数据挖掘技术领域，具体为基于文本内容和行文风格的社交媒体谣言鉴别算法。本发明算法包括：运用语言学统计词表，得到不同类别的词汇在谣言的与非谣言在文本上的代表性特征；通过GloVe算法训练得到文档向量特征，利用社会心理学词典和维基词典进行词汇分析，得到文本中谣言内容的倾向和行文风格特征；将得到的文档向量特征输入到一个双向长短期记忆网络中，文本内容倾向和行文风格特征输入到一个反向传播神经网络中，作为子网络处理词汇统计特征向量；将两者的输出向量相连接，作为最终反向传播神经网络的输入，得到是否为谣言的最终鉴别结果。本发明算法鉴别准确率高、计算耗时省。