基于深度学习的虚假健康信息识别

随着互联网的迅猛发展,网上健康信息以几何速度增长,其中大量虚假健康信息给人们的生活带来了很大影响,但目前对虚假健康信息文本识别的研究非常缺乏,以往研究主要集中在识别微博上的谣言、伪造商品评论、垃圾邮件及虚假新闻等方面。鉴于此,采用基于词向量的深度神经网络模型和基于双向编码的语言表征模型,对互联网上流传广泛的健康信息文本进行自动分类,识别其中的虚假健康信息。实验中,深度网络模型比传统机器学习模型性能提高10%,融合Word2vec的深度神经网络模型比单独的CNN或Att-BiLSTM模型在分类性能上提高近7%。BERT模型表现最好,准确率高达88.1%。实验结果表明,深度学习可以有效识别虚假健康信息,并且通过大规模语料预训练获得的语言表征模型比基于词向量的深度神经网络模型性能更好。

基于BERT-Att-biLSTM模型的医学信息分类研究

目前,对互联网上虚假健康信息的研究多集中于谣言识别,而对医学信息自动分类的研究较少。采用基于双向编码的语言表征模型和注意力增强的双向长短时记忆模型(BERT-Att-BiLSTM模型),对健康信息文本进行分类,实现自动识别虚假健康信息。实验结果表明,BERT-Att-BiLSTM模型可以高效地对医学信息进行分类,其中BERT模型相较于BiLSTM模型,性能提升明显;与融合Word2Vec的BiLSTM模型相比,BERT-Att-BiLSTM模型效果更佳。