[发明专利]一种基于BLSTM的微博谣言检测方法在审
| 申请号： | 201711436582.8 | 申请日： | 2017-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN108280057A | 公开（公告）日： | 2018-07-13 |
| 发明（设计）人： | 林达真;林凯;马奔;曹冬林;陈香焰;刘秉钧 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于BLSTM的微博谣言检测方法，涉及机器学习领域和深度学习领域。收集微博网络数据作为样本数据；对样本数据进行预处理；用word2vec方法构建样本句矩阵；对待检测的微博数据进行预处理；根据对层次的训练模型，对待检测句矩阵进行分类检测，得到检测结果。采用BLSTM深度学习方法，对样本数据进行多层次训练建模，有效提高当前其他方法对谣言检测的准确率，降低处理数据过程的复杂度，同时能为社交媒体提供可行性方法。 | ||
| 搜索关键词： | 样本数据 检测 微博 预处理 矩阵 机器学习领域 微博网络数据 处理数据 分类检测 检测结果 媒体提供 训练建模 训练模型 复杂度 准确率 构建 样本 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于BLSTM的微博谣言检测方法，其特征在于包括以下步骤：1)收集微博网络数据作为样本数据；2)对样本数据进行预处理；3)用word2vec方法构建样本句矩阵；4)对待检测的微博数据进行预处理；5)根据对层次的训练模型，对待检测句矩阵进行分类检测，得到检测结果。
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