【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，更具体的是，本专利技术涉及一种基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法。
技术介绍
1、随着移动互联网技术的迅猛发展，以微博、微信、抖音和今日头条为代表的社交媒体平台成为人们发表观点和表达情绪的媒介，但也为谣言的滋生及发展提供了便利，谣言是指语境上模糊或具有潜在威胁且内容上未经官方证实的言论，尤其在各类重大突发公共事件中，谣言的肆意传播具有不可低估的社会影响力，其一旦广泛传播，不仅会误导公众，还可能引发群体恐慌，甚至会导致社会动荡。
2、在现有的网络谣言检测研究中，谣言文本的上下文语义信息、主题语义信息、社会心理学情感信息和谣言传播信息尚未得到充分的运用，一方面，部分学者研究基于谣言文本的上下文语义或主题语义信息的谣言检测，未考虑其他信息，从而影响了检测效果的优化；另一方面，一些学者同时考虑了谣言文本的上下文语义和主题语义信息，却忽视了文本情感信息和谣言传播信息在谣言检测中的重要作用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是设计开发了一种基于图...
【技术保护点】
1.一种基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，所述预处理具体包括：
3.如权利要求2所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，所述谣言事件图通过BERT中文预训练模型转化为谣言文本序列。
4.如权利要求3所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，所述响应帖子的主题相似度特征满足：
5.如权利要求4所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方...
【技术特征摘要】
1.一种基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，所述预处理具体包括：
3.如权利要求2所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，所述谣言事件图通过bert中文预训练模型转化为谣言文本序列。
4.如权利要求3所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，所述响应帖子的主题相似度特征满足：
5.如权利要求4所述的基于图卷积网络和社会心理学的社交媒体谣言检测方法，其特征在于，所述源帖子的社会心理学情感特征的取值范围为，所述响应帖子的社会心理学情感特征的取值范围为。
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：李丽娜，刘国幸，罗程，于清河，吕峻安，胡春城，王淑欣，李念峰，
申请(专利权)人：长春大学，
类型：发明
国别省市：
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