[发明专利]一种早期谣言检测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种早期谣言检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取源推文和源推文回复；

对所述源推文和所述源推文回复进行预处理，得到预处理后的源推文和预处理后的源推文回复；

根据所述预处理后的源推文进行证据检索，提取出与所述预处理后的源推文有关的证据；

根据所述预处理后的源推文回复进行情感分析，得到所述预处理后的源推文回复中的情感状态；

将所述证据、所述预处理后的源推文和所述预处理后的源推文回复作为图结构中点输入，将所述情感状态作为图结构中边输入，构建异构图神经网络；

利用所述证据、所述预处理后的源推文和所述预处理后的源推文回复训练所述异构图神经网络，得到训练后的异构图神经网络；

利用所述训练后的异构图神经网络对早期谣言进行检测。

2.根据权利要求1所述的早期谣言检测方法，其特征在于，对所述源推文和所述源推文回复进行预处理，得到预处理后的源推文和预处理后的源推文回复，具体包括：

对所述源推文和所述源推文回复进行分词、停用词以及简繁转换，得到预处理后的源推文和预处理后的源推文回复。

3.根据权利要求1所述的早期谣言检测方法，其特征在于，根据所述预处理后的源推文进行证据检索，提取出与所述预处理后的源推文有关的证据，具体包括：

选择与所述预处理后的源推文相关的维基百科文档，通过关键字匹配缩小搜索空间进行证据检索，采用深层结构语义模型计算所述预处理后的源推文与文档之间的相似度，根据所述预处理后的源推文与文档之间的相似度选取出证据文档；

从选取出的所述证据文档中提取出证据句，采用深层结构语义模型计算所述预处理后的源推文与所述证据句之间的相似度，根据所述预处理后的源推文与所述证据句之间的相似度选取出与所述预处理后的源推文有关的证据。

4.根据权利要求1所述的早期谣言检测方法，其特征在于，根据所述预处理后的源推文回复进行情感分析，得到所述预处理后的源推文回复中的情感状态，具体包括：

利用预训练模型获取所述预处理后的源推文回复的词向量编码，利用情感分析模型从所述词向量编码中获取句子中的隐藏信息作为句向量；

将所述句向量输入自注意力层，计算注意力权重，获得权重特征；

将所述权重特征通过全连接层后利用softmax函数得到所述预处理后的源推文回复中的情感状态。

5.一种早期谣言检测系统，其特征在于，所述系统包括：

源推文和回复获取模块，用于获取源推文和源推文回复；

预处理模块，用于对所述源推文和所述源推文回复进行预处理，得到预处理后的源推文和预处理后的源推文回复；

证据检索模块，用于根据所述预处理后的源推文进行证据检索，提取出与所述预处理后的源推文有关的证据；

情感分析模块，用于根据所述预处理后的源推文回复进行情感分析，得到所述预处理后的源推文回复中的情感状态；

异构图神经网络构建模块，用于将所述证据、所述预处理后的源推文和所述预处理后的源推文回复作为图结构中点输入，将所述情感状态作为图结构中边输入，构建异构图神经网络；

异构图神经网络训练模块，用于利用所述证据、所述预处理后的源推文和所述预处理后的源推文回复训练所述异构图神经网络，得到训练后的异构图神经网络；

早期谣言检测模块，用于利用所述训练后的异构图神经网络对早期谣言进行检测。

6.根据权利要求5所述的早期谣言检测系统，其特征在于，所述预处理模块具体包括：

预处理单元，用于对所述源推文和所述源推文回复进行分词、停用词以及简繁转换，得到预处理后的源推文和预处理后的源推文回复。