网评贴文自动生成方法研究

作者：刘欣然; 徐雅斌; 李继先

来源：数据分析与知识发现, 2022, 1-16.

• 网评贴文
• SeqGAN
• TCN
• Seq2Seq

[目的]为了反制社交网络中的恶意信息、引导正确的舆论走向，提出了一种时序序列生成式对抗网络(T-SeqGAN)，实现网评贴文自动生成。 [方法]通过将序列生成式对抗网络(SeqGAN)的生成器修改为Seq2Seq结构，分别以双向门控循环单元(BiGRU)和时序卷积神经网络(TCN)作为其编码器与解码器的骨架网络的方式，以提高生成贴文与真实网评贴文的语序结构，及语义特征的相似性；通过将SeqGAN的判别器，修改为TCN与注意力机制层相结合的模型的方式，以提高生成贴文的语句通顺度。 [结果]由实验得，利用T-SeqGAN生成的网评贴文，较之基线模型，其BLEU-2（0.79935）、BLEU-3（0.60396）、BLEU-4（0.47642）、KenLM（-27.67029）指标值为最高，PPL（0.75247）指标值为最低。 [局限] 生成贴文的词汇量及语言风格受制于已有的真实贴文，网评贴文自动生成方法的适用情景受限。 [结论]本文模型生成的网评贴文，具有更高的语序正确性、语法正确性，及与真实贴文具有更高的内容相似性，在社交网络中能够起到引导正确的舆论走向的作用。

• 单位
  北京信息科技大学; 教育学院; 北京开放大学