一种基于预训练语言模型的网络谣言检测方法

摘要

本发明公开了一种基于预训练语言模型的网络谣言检测方法，包括：获取待检测的源文本以及多个其他用户的转发文本；对源文本以及多个其他用户的转发文本各自进行预处理，将预处理后的转发文本连接，得到转发文本的集合；将预处理后的源文本与转发文本的集合看作一对句子，构造成线性序列并输入至预训练语言模型中，通过预训练语言模型的挖掘出源文本与转发文本的语义关系，并经过全连接层与softmax函数得到源文本为谣言与非谣言的概率。该方法能自动学习并获取有帮助的高层次语义特征，不依赖特定的先验知识，因此具有很好的泛化性。该方法不需要依赖于源文本相关的大量转发/评论信息，可以做到早期检测。