基于图卷积神经网络的虚假新闻检测

当前检测虚假新闻的方法往往依赖于人工设计的特征,并且需要提供大量如用户信息、传播路径等不宜获取的隐私信息,使得模型泛化性较差。针对上述问题,提出一种基于图卷积网络（GCN）和预训练ALBERT(A-LiteBidirectional Encoder Representations from Transformers)构建的新闻检测模型GCN-ALBERT。首先,利用GCN捕获文本全局信息,提取新闻文本的全局语义信息;其次,利用自注意力机制融合ALBERT生成的局部信息与全局信息;最后,建立包含局部信息和全局信息的分类表示,从而实现虚假新闻检测。实验结果表明,所提模型在两个真实的英文数据集上与预训练语言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)相比,宏F1值分别提高了3.0%和4.2%。所提模型能够有效融合新闻文本的全局信息和局部信息,准确率更高。