申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2022-04-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114722254B

主分类号：G06F16/906

分类号：G06F16/906;G06F16/9536;G06F18/214;G06N3/084;G06N3/0464;G06F18/25

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.07.26#实质审查的生效;2022.07.08#公开

摘要：本申请涉及人工智能领域，提供了一种基于信息传播树的网络信息检测方法，包括：获取样本数据集，样本数据集包括多个训练样本，对训练样本进行预处理得到文本信息传播树和用户社交图；对第一文本信息特征和第二文本信息特征进行特征融合以得到第三文本信息特征；对第一用户社交特征和第二用户社交特征进行特征融合以得到第三用户社交特征；对第三文本信息特征和第三用户社交特征进行特征融合得到文本‑用户特征；基于文本‑用户特征得到预测结果，基于预测结果与标注结果对初始网络模型进行训练，得到目标网络模型；利用目标网络模型进行文本内容检测，输出检测结果。通过上述步骤能够实现对网络信息中的谣言进行检测，提高了谣言检测准确率。

主权项：1.一种基于信息传播树的网络信息检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括多个训练样本，每个训练样本包括文本信息、与所述文本信息对应的用户社交信息和与所述文本信息对应的标注结果；对所述文本信息进行预处理得到文本信息传播树，以及根据所述文本信息对所述用户社交信息进行预处理得到用户社交图；获取初始网络模型，所述初始网络模型包括第一神经网络层、第二神经网络层、第三神经网络层、第一注意力机制层和第二注意力机制层；通过所述第一注意力机制层对所述文本信息进行特征提取以得到第一文本信息特征，通过所述第一神经网络层对所述文本信息传播树进行特征提取以得到第二文本信息特征，对所述第一文本信息特征和所述第二文本信息特征进行特征融合以得到第三文本信息特征；通过所述第二注意力机制层对所述用户社交信息进行特征提取以得到第一用户社交特征，通过所述第二神经网络层对所述用户社交图进行特征提取以得到第二用户社交特征，对所述第一用户社交特征和所述第二用户社交特征进行特征融合以得到第三用户社交特征；对所述第三文本信息特征和与所述第三文本信息特征对应的所述第三用户社交特征进行特征融合，得到文本-用户特征；通过所述第三神经网络层基于所述文本-用户特征输出预测结果，基于所述预测结果与所述标注结果，对所述初始网络模型进行训练，得到目标网络模型；利用所述目标网络模型进行文本内容检测，输出检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于信息传播树的网络信息检测方法、装置、设备和介质

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