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情报探索 ›› 2023, Vol. 1 ›› Issue (6 ): 1-.
• 理论探索 •
突发公共卫生事件背景下融合多粒度信息的虚假新闻检测研究
（南京大学信息管理学院 江苏南京 210023）
摘要：
［目的／意义］解决现有突发公共卫生事件中虚假新闻检测存在的检测时效性弱、文本语义特征提取不全面问题。［方法／过程］从多粒度视角出发，通过预训练语言模型BERT抽取句子向量特征和字符向量特征，引入腾讯AI Lab开源词向量获取词语向量特征，再通过特征融合技术构建起富含多粒度信息的文本特征表示模型，最后利用卷积神经网络实现对融合特征的识别分类，以此构建起融合多粒度信息的虚假新闻检测模型MG-CNN。［结果／结论］本文提出模型的准确率、查全率和召回率分别为97.829%、97.592%和96.986%，其中F1值达到97.283%，较基线模型最大提升7.305%，较次优模型提升0.774%。融合多粒度信息特征的MG-CNN模型能够高效精准地检测出突发公共卫生事件中的虚假新闻。
