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| 基于ERNIE-RCNN模型的自然灾害微博谣言早期检测 | |
| 引用本文： | 于立博,周志鹏,钱玲飞.基于ERNIE-RCNN模型的自然灾害微博谣言早期检测[J].河南科学,2022(10):1559-1568. |
| 作者姓名： | 于立博 周志鹏 钱玲飞 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学经济与管理学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（71871116）；;国家社会科学基金（21BTQ107）； |
| 摘 要： | 为早期检测并处理自然灾害背景下的网络谣言，利用ERNIE模型对爬取到的微博谣言进行文本向量化，将融合了语义的文本向量输入RCNN模型进行谣言检测，在自然灾害微博谣言数据集上进行对比实验.实验结果表明：ERNIE-RCNN模型检测准确率98.89%,F1指标为98.80%，超过其他谣言检测模型；该模型与目前主流谣言检测模型相比，能在较短时间内提取微博文本特征，完成谣言早期检测. |
| 关 键 词： | ERNIE-RCNN模型 谣言检测 微博 预训练 深度学习 |