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句子級狀態(tài)下LSTM對謠言鑒別的研究

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打開文本圖片集

摘要:針對目前網(wǎng)絡(luò)謠言鑒別研究,文本學習往往會受到文本讀入內(nèi)容過長導(dǎo)致長距離信息丟失或者是為了捕捉局部信息而依賴于長期輸入表示從而影響鑒別結(jié)果。通過提出S-LSTM(sentence-state long short term memory networks)算法在保留字詞節(jié)點信息的同時對句子進行聚合,從而保留句子的局部和全局信息,進而提升網(wǎng)絡(luò)謠言鑒別的精確性和有效性。(剩余20654字)

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