对于谣言给社会造成的恐慌，现有谣言检测方法不能有效提高检测精确性.因此，提出一种基于双向树多模态融合谣言检测方法，首先使用预先训练数据向量化，构建端到端的神经网络，以双向树实现特征提取；然后将它输入到全连接层并进行多模态特征拼接，最后采用交叉熵损失函数进行训练.对比传统模型，实验结果表明，该方法能有效提取特征并提高谣言检测的精确性.
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