诽谤

摘要： 【案例】某法院在受理被执行人陆某等民间借贷纠纷一案中,依法冻结了其银行账户。陆某多次要求解除账户冻结,均被依法驳回。为发泄不满和怨恨情绪,陆某肆意捏造事实,通过微博无端指责法院判决不公,并诽谤执行干警与申请执行人存在不正当两性关系。法院责令陆某具结悔过,当场删除上述博文,当面向执行干警道歉,并依法对其做出罚款1万元的处罚。

摘要： 嘉祐六年(1061年),52岁的宋仁宗被谣言攻击了,诽谤他的人正是时年23岁的书生苏辙。苏辙在对策考试的卷子中写道:皇帝沉迷美色、贪图享乐,既不坐朝也不理政,以致国家穷困、百姓愁苦。文章开篇,苏辙就大胆地斥责仁宗“无事则不忧,有事则大惧”,一副窝囊帝王的形象跃然纸上。接着他大谈后宫秘闻,说“近岁以来,宫中贵姬至以千数,歌舞饮酒,优笑无度”导致仁宗荒废朝政。

摘要： 【作文题目】阅读下面的材料,根据要求写作。三国时期文学家李康在《运命论》中说:“行高于人,众必非之。”意思是“德行高于众人,众人必定会对他加以诽谤”。然而,汉代儒家学者郑玄却认为人们对“有高德者则仰慕之,有明行者则而行之”,意为人们“看见品德高尚之人就会仰茱他,看见行为光明正大之人就会效仿他”。

摘要： 男孩心里非常委屈,班上的同学经常欺负他,无中生有地诽谤他,说他的坏话。他回家向爸爸求教。爸爸什么也没说,只是把他领到院子里,那里有几个空酒瓶。风很大,一阵风吹来就把酒瓶吹得满院子乱滚。“怎样才能让酒瓶不被风吹倒呢?”爸爸问男孩。男孩一筹莫展,是呀,怎样才能不被风吹倒呢?

摘要： 是仪在孙权手下任职时,典校郎吕壹诬告原江夏太守刁嘉诽谤国家大政,孙权便将刁嘉关进监狱。审问那天,孙权问在场的大臣们:“你们曾听到过刁嘉的诽谤之言吗?”大臣们害怕吕金的权势,便违心地说:“我们听到过!”孙权刚要点头,是仪却大声说道:“我从来没有听到习嘉诽谤朝廷的话!”吕壹气得拿眼睛直瞪他。孙权见是仪提出不同意见,就让手下重新审查。

摘要： 本文就当前关注的因揭发性骚扰而引发诽谤案件,回顾我国民事案件举证制度发展,指出根据现行法律和司法解释规定,民事诽谤案件在诉讼过程中,经过双方举证都不能确证事实真伪的情况下,应由控方承担败诉的不利后果。

摘要： 文题阅读下面的文字,根据要求作文。三国时期文学家李康在《运命论》中说:"行高于人,众必非之。"意思是"德行高于众人,众人必定会对他加以诽谤"。然而,汉代儒家学者郑玄却认为人们对"有高德者则仰慕之,有明行者则而行之",也就是说人们"看见品德高尚之人就会仰慕他,看见行为光明正大之人就会效仿他"。

摘要： 旅游博主“小贤Jayson”在英雄墓碑前各种摆拍侵害烈士名誉和荣誉的照片,造成了十分恶劣的社会影响。有法律人士指出,英雄荣誉事关一个国家、社会和民族的价值追求与道德理想。以法治维护英雄荣誉,是立法机关的责任当教育不足以约束和“唤醒”人的行为,必须以法治的威严来坚决捍卫,侮辱、诽谤英烈者,一定会受到法律的严惩。

摘要： 明代弘治朝以降,史学界逐渐形成了《明英宗实录》有意诽谤景帝的说法.这是值得商榷的.不可否认,受现实政治与实录凡例等客观条件的制约,《明英宗实录》关于景帝的书法与文本确实存在"曲笔"现象.但《明英宗实录》大多数史官主观上不仅没有诽谤景帝的意图,反而明显表现出偏袒景帝的倾向.首先,史官冒着得罪皇权的风险在书法上争取确立了景帝的皇帝名位,使之没有重蹈建文帝覆辙;其次,史官在尊重史实的基础上极力淡化景帝苛待英宗父子的失德行为.《明英宗实录》史官在处理景帝书写问题上敢于直面皇权,这在明代历史上是前所未有的,它引领了明代史家史权意识复苏的潮流.

摘要： 【裁判要旨】审理诽谤他人吸毒侵害名誉权纠纷的案件时,应当以侵权人行为当时的主观状态以及是否具有事实依据为判断标准,重在考量言论是基于其自身认知所作出还是无中生有、故意捏造。同时,对于吸毒事实的认定,应当适用排除合理怀疑的证明标准。

摘要： 2006年5月上半月版的《家庭》杂志发表了一篇题为“惹火焚身，董事长被情妇套牢一路挣扎一路悲”的文章，由此引发了三起索赔百万的连环“诽谤”案。文章通过法律、伦理道德、新闻媒体职业规范三个角度来对这起连环案件进行深入细致的挖掘，发现该案件具有一定的典型意义。对于其中反映的关于新闻媒体职业道德和职业规范及其掌门人权力滥用的问题，笔者认为，必须加快新闻传播行业法制化的进程，才能对新闻媒体尤其是掌门人的权力有一个很好的监管和制约。

摘要： 本发明公开了一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法，包括以下步骤：步骤S1，搭建层次化双注意力递归神经网络HDAN模型；步骤S2，联合过滤；步骤S3，改进的非负矩阵分解推荐系统。本发明通过诽谤性恶意用户检测推荐系统框架SDRS，结合HDAN模型，可以为推荐系统在真实世界中的表现带来极大的提升，从这些用户的交互行为方式出发，将这类用户的特点抽象为评论与评级之间存在语义鸿沟，再利用HDAN来对评论中的语义进行情感分析，结合联合过滤的策略，可以检测并过滤掉此类恶意用户，为推荐系统带来了一个更为优质和纯净的输入，使得推荐系统的性能得以提升。

摘要： 本发明公开了一种基于改进递归神经网络的诽谤性恶意用户检测方法，包括以下步骤：步骤S1，搭建层次化双注意力递归神经网络HDAN模型；步骤S2，联合过滤；步骤S3，改进的非负矩阵分解推荐系统。本发明通过诽谤性恶意用户检测推荐系统框架SDRS，结合HDAN模型，可以为推荐系统在真实世界中的表现带来极大的提升，从这些用户的交互行为方式出发，将这类用户的特点抽象为评论与评级之间存在语义鸿沟，再利用HDAN来对评论中的语义进行情感分析，结合联合过滤的策略，可以检测并过滤掉此类恶意用户，为推荐系统带来了一个更为优质和纯净的输入，使得推荐系统的性能得以提升。