基于领域信息和自定义门控网络的网络谣言实时检测方法

[研究目的]近年来网络谣言乱象频出,严重扰乱社会秩序,影响社会稳定。提高网络谣言实时检测方法的准确性,可以帮助公安机关有效治理网络谣言,营造清朗有序的网络环境。[研究方法]提出一种基于领域信息和自定义门控网络的网络谣言实时检测模型CGCRD。模型将多个领域谣言的检测工作视为不同任务,以谣言的内容特征作为主要输入,并补充其领域信息;使用共享专家和独有专家集中学习个性化信息,同时利用多个领域的泛化信息获得更多的信息增益,最终将网络谣言的领域、共有和独有特征加权融合得到嵌入表示,判断是否为谣言。[研究结论]该研究构建了适用于网络安全管理工作的中文多领域谣言数据集RUM-PC23,在该数据集上的实验结果表明,提出的CGCRD模型能够满足公安机关对网络谣言检测工作实时性和准确性的要求,且优于当前的基准模型。