近年来通过网络爆发的重大舆情事件数量激增,谣言自动检测成为净化网络生态环境的重要研究课题的大背景下,本文主要探讨利用LSTM+Attention深度学习技术对常识类谣言进行自动检测的解决方案,与传统的CNN、MLP、SVM等模型进行对比,并通过实验证明所提出的模型能捕捉到常识类谣言的特征,在常识类谣言的检测任务上比传统的机器学习算法提升超过10%的精度。
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