一种资讯可靠性评价方法、设备和存储介质技术

本发明专利技术公开了一种资讯可靠性评价方法、设备和存储介质。该方法包括：对资讯库中的所有资讯分别进行深度语义向量编码；根据每个所述资讯的深度语义向量，计算所有资讯两两之间的相似度，得到语义相似度矩阵；根据所述语义相似度矩阵，构建语义网络；根据预设的随机游走模型以及所述语义网络中的中心节点对应的资讯，对所述资讯库中的每个资讯进行可靠性评分。本发明专利技术的立足点在于评价资讯中观点的可靠性，对资讯进行深度语言向量编码，通过计算资讯两两之间的相似度，构建语义网络，进而可以计算出每个资讯的可靠性评分，本发明专利技术准确性高，并且可以有效降低人力成本。

An information reliability evaluation method, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种资讯可靠性评价方法、设备和存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种资讯可靠性评价方法、设备和存储介质。
技术介绍
传统的信息获取方式往往是主动的，比如用户主动浏览门户网站获取最新的新闻资讯，或者通过搜索引擎主动搜索自己感兴趣的资讯。近年来，随着计算机网络和人工智能技术的发展，人们获取信息的方式发生了较大的转变，各种瀑布流信息、智能推送的资讯直接展示在用户眼前，用户在很多时候是被动地接受这些资讯的。在信息获取方式从主动转变到被动的过程中，除了技术的良性发展之外，也伴随着信息爆炸和资讯泛滥，一些虚假资讯甚至谣言快速传播，正面资讯(如健康类资讯)受到负面资讯的负面影响，如何甄别正面资讯的真伪就涉及到了对资讯的可靠性评价，如何有效地评价正面资讯的可靠性成为当前亟待解决的问题。在谣言识别项目中，重点关注对资讯内容的分析，通过专业人员的检验或网络众包学习，识别资讯中夸大的、不合理的内容，从而推断资讯是否是为谣言。但是无论是依赖专业人员的检验还是网络众包学习都具有较大的局限性，都需要消耗大量的人力成本。由于目前没有高效的谣言识别方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种资讯可靠性评价方法，其特征在于，包括：/n对资讯库中的所有资讯分别进行深度语义向量编码；/n根据每个所述资讯的深度语义向量，计算所有资讯两两之间的相似度，得到语义相似度矩阵；/n根据所述语义相似度矩阵，构建语义网络；/n根据预设的随机游走模型以及所述语义网络中的中心节点对应的资讯，对所述资讯库中的每个资讯进行可靠性评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种资讯可靠性评价方法，其特征在于，包括：
对资讯库中的所有资讯分别进行深度语义向量编码；
根据每个所述资讯的深度语义向量，计算所有资讯两两之间的相似度，得到语义相似度矩阵；
根据所述语义相似度矩阵，构建语义网络；
根据预设的随机游走模型以及所述语义网络中的中心节点对应的资讯，对所述资讯库中的每个资讯进行可靠性评分。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对资讯库中的所有资讯分别进行深度语义向量编码，包括：
在预设网站中抓取常用词，并将所述常用词添加到预设的分词工具中；
利用所述分词工具，对所述资讯库中的所有资讯分别进行分词处理，得到多个分词；
根据预设的分布式词向量表示方法，使用所述多个分词训练预设的分布式词向量模型，得到每个所述分词对应的分布式词向量；
根据每个所述分词对应的分布式词向量，对所述资讯库中的每个资讯进行深度语义向量编码。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语义相似度矩阵，构建语义网络，包括：
对所述语义相似度矩阵进行主成分分析，构建稀疏语义相似度矩阵；
根据所述语义相似度矩阵和所述稀疏语义相似度矩阵，构建单连通的带权无向简单图作为语义网络。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述语义相似度矩阵和所述稀疏语义相似度矩阵，构建单连通的带权无向简单图，包括：
根据所述稀疏语义相似度矩阵，构建带权无向简单图；
确定所述带权无向简单图中包含的多个不连通子图；
在所述语义相似度矩阵中查询各个不连通子图之间的节点对的相似度；
在所述带权无向简单图中，连接相似度最大的节点对，使用最大的所述相似度作为所述连接的权重，构成单连通的带权无向简单图。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的随机游走模型以及所述语义网络中的中心节点对应的资讯，对所述资讯库中的每个资讯进行可靠性评分，包括：
基于所述随机游走模型，对所述语义网络中每个节点对应的资讯进行言据支撑评分；
在所述语义网络的中心节点对应的资讯中，提取关键词和主题，作为所述资讯库的...

【专利技术属性】
技术研发人员：田勇，毕海，殷晓珑，
申请(专利权)人：北京好啦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11