T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:谣言检测旨鉴别社交媒体中未经官方证实或人为捏造的信息,而当今社交网络中隐含着一种难以发掘的动态关系模式,它随时间推移和不同帖子间的动态交互而变化。针对现有方法对谣言传播事件中隐含的动态特征和关联信息考虑不充分的问题,提出一种基于时间步局部动态交互的多任务谣言检测方法,能捕获谣言传播事件中隐含的动态关联信息;并设计了一种高效的多任务交互方式,以时间步为基本共享单元,将学习到的局部特征进行共享,极大提升了共享效率,从而形成局部动态交互,整体多任务共享的检测框架。最后利用注意力机制筛选不同任务、不同结构特征中对谣言检测更有利的信息,以提升检测效果。在PHEME和WEIBO数据集上进行了实验,结果表明该方法具有较先进的性能。
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