一种社交媒体内容可信度评估方法和系统

摘要

本发明公开了一种社交媒体内容可信度评估方法及系统，通过对待处理数据集进行预处理，将预处理后的数据集经过Word2vec模型训练得到词向量表，利用CNN模型与Attention机制结合构建ACNN模型，利用BiLSTM模型与Attention机制结合构建ABiLSTM模型，Attention机制是一种注意力机制，将CNN模型、BiLSTM模型和Attention机制进行结合，利用CNN模型提取局部特征，利用BiLSTM不仅能够提取上下文语义相关特征，有效减弱了传统RNN模型存在的梯度消失或梯度爆炸问题，同时，将Attention机制融入CNN模型和BiLSTM模型进行特征权重分配，增大重要特征词对文本信息的影响，降低噪声词的干扰，最后，将两个模型提取的不同角度的特征进行特征融合，使两个模型进行优势互补。