句子级状态下LSTM对谣言鉴别的研究

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摘要：针对目前网络谣言鉴别研究，文本学习往往会受到文本读入内容过长导致长距离信息丢失或者是为了捕捉局部信息而依赖于长期输入表示从而影响鉴别结果。通过提出S-LSTM（sentence-state long short term memory networks）算法在保留字词节点信息的同时对句子进行聚合，从而保留句子的局部和全局信息，进而提升网络谣言鉴别的精确性和有效性。（剩余20654字）

试读结束

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