[发明专利]一种网络谣言的识别方法及装置在审

专利信息
申请号: 201510750244.6 申请日: 2015-11-05
公开(公告)号: CN105354305A 公开(公告)日: 2016-02-24
发明(设计)人: 牛凯;杨也康 申请(专利权)人: 北京邮电大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06K9/62
代理公司: 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 代理人: 马敬;项京
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明实施例公开了一种网络谣言的识别方法及装置,该方法包括:根据用户输入的网络数据信息,采集原创网络信息及具有网络表情的评论信息,根据网络表情的情感极性,将评论信息区分正向和负向评论训练数据,过滤停用词,结合情感词典,确定每条评论信息的第一情感极性,根据获得的各个参数及评论影响力和评论发布时间间隔确定每条评论信息的第二情感极性,根据真实评论用户的好友关系的网络特征,对所有真实评论用户进行聚类,归一化每个类的第二情感极性,获得每个类的情感极性的权值,根据该情感极性的权值,判断网络数据信息是否为谣言。应用本发明实施例,能够利用复杂网络的拓扑结构识别网络谣言,简化操作。
搜索关键词: 一种 网络 谣言 识别 方法 装置
【主权项】:
一种网络谣言的识别方法,其特征在于,所述方法包括步骤:接收用户输入的网络数据信息;根据所述网络数据信息,采集原创网络信息及所述原创网络信息中具有网络表情的评论信息,所述评论信息包含:评论文本内容、评论用户信息、评论发布时间和评论点赞次数;根据网络表情的情感极性,将所述评论信息区分正向评论训练数据和负向评论训练数据,对所述评论信息中的评论文本内容进行分词,删除所述评论信息中的停用词,并结合情感词典,确定所述每条评论信息的第一情感极性;根据所述每条评论信息的第一情感极性、所述正向评论训练数据、所述负向评论训练数据、评论文本内容中未被删除的词组成的词向量、评论影响力和评论发布时间间隔确定所述每条评论信息的第二情感极性;所述评论影响力根据所述评论点赞次数获得;根据所述评论用户的注册时间、粉丝与好友比例和网络信息的原创比例,获得真实评论用户;根据所述真实评论用户的好友关系的网络特征,对所有所述真实评论用户进行聚类;根据类中与各个所述真实评论用户对应的第二情感极性,归一化每个类的第二情感极性,获得每个类的情感极性的权值;根据所有类的所述情感极性的权值,判断所述网络数据信息是否为谣言。
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