一种基于层次attention的微博谣言立场检测方法

摘要

本发明公开了一种基于层次attention的微博谣言立场检测方法，包括以下步骤：步骤一、对微博谣言数据进行预处理；步骤二、根据微博谣言数据的回复与评论的结构特点，将预处理后的微博谣言数据抽象为树结构；步骤三、从树结构对话中抽取根节点到父节点的文本序列作为目标文本的上下文；步骤四、构建基于层次attention的LSTM模型，将序列文本进行向量表示并通过LSTM模型进行分类；本发明通过引入上下文以及原始谣言的信息，构建基于层次attention的谣言立场检测模型，利用双向LSTM对文本进行编码表示，抽取对话序列，在序列上利用句子级attention学习上下文信息，最终达到分类目的，克服了传统方法没有充分利用社交媒体谣言语料特性以及没有利用上下文的缺陷。