| 基于DeepFM和卷积神经网络的集成式多模态谣言检测方法 |
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| 引用本文： | 陈志毅,隋杰.基于DeepFM和卷积神经网络的集成式多模态谣言检测方法[J].计算机科学,2022,49(1):101-107. |
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| 作者姓名： | 陈志毅 隋杰 |
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| 作者单位： | 中国科学院大学工程科学学院 北京 100049 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2017YFB0803001);国家自然科学基金(61572459)。 |
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| 摘 要： | 随着以微博为代表的社交媒体越来越流行,谣言信息借助社交媒体迅速传播,容易造成严重的后果,因此自动谣言检测问题受到了国内外学术界、产业界的广泛关注.目前,越来越多的用户使用图片来发布微博,而不仅仅是文本,微博通常由文本、图像和社会语境组成.因此,文中提出了一种基于深度神经网络,针对配文文本内容、图像以及用户属性信息的多模...
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| 关 键 词： | 多模态 谣言检测 DeepFM 卷积神经网络 社会特征 自然语言处理 |
DeepFM and Convolutional Neural Networks Ensembles for Multimodal Rumor Detection |
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| CHEN Zhi-yi,SUI Jie.DeepFM and Convolutional Neural Networks Ensembles for Multimodal Rumor Detection[J].Computer Science,2022,49(1):101-107. |
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| Authors: | CHEN Zhi-yi SUI Jie |
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| Affiliation: | (School of Engineering Science,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Multimodal Rumor detection DeepFM Convolutional neural networks Social feature Natural language processing |
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