公开(公告)号：CN113515634B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202110775965.8

申请日：2021-07-09

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  王灿杰 ,  林建洲 ,  林树凯 ,  陈泓敏

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/216 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明涉及一种基于分层异质图神经网络的社交媒体谣言检测方法及系统，包括基于数据预处理模块，用于对文本数据进行预处理，抽取用户静态特征，构建分层异质图结构；事件编码模块，用于编码含有传播及扩散结构信息的文本；用户编码模块，用于学习用户行为特征；全局异质图编码模块，用于捕捉事件和用户之间丰富的全局结构信息；谣言检测标签输出模块，用于融合文本信息、用户行为特征、全局异质图信息，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够有效的学习用户与用户之间和文本与文本之间的局部内联关系，生成含有临近节点信息的用户、文本表示，以此建模学习用户与事件之间的全局结构关系，最终识别出事件的真实性。

公开(公告)号：CN116186638A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211628358.X

申请日：2022-12-17

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  郑鹏程 ,  刘翀凌 ,  陈泓敏 ,  陈迎迎

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F40/253 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出基于定义、语法并融合协同注意力的论辩挖掘系统，包括：编码器模块，用于使用双向LSTM学习上下文信息；特征提取模块，用于使用堆叠的BiLSTMs、序列自注意机制和辅助softmax层对词向量进行特征提取，作为针对消失梯度问题的隐式辅助；梯度反转调节模块，用于使用梯度反转层来捕获类不变的特征；平行协同注意力定义对齐模块，用于使用基于残差融合粗粒度并行协同注意力的机制来发现输入文本关于主张和非主张的定义准则的不同关联特征；注意力正交投影学习与输出模块，用于通过注意正交投影层合并类不变特征和输入文本关于主张定义准则及非主张定义准则的特征，并经过softmax激活函输出分类结果；本发明能够高效地利用语法和关于主张的定义来进行主张检测。

公开(公告)号：CN113515634A

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202110775965.8

申请日：2021-07-09

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  王灿杰 ,  林建洲 ,  林树凯 ,  陈泓敏

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/216 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于分层异质图神经网络的社交媒体谣言检测方法及系统，包括基于数据预处理模块，用于对文本数据进行预处理，抽取用户静态特征，构建分层异质图结构；事件编码模块，用于编码含有传播及扩散结构信息的文本；用户编码模块，用于学习用户行为特征；全局异质图编码模块，用于捕捉事件和用户之间丰富的全局结构信息；谣言检测标签输出模块，用于融合文本信息、用户行为特征、全局异质图信息，完成谣言检测的标签预测工作。本发明能够有效的学习用户与用户之间和文本与文本之间的局部内联关系，生成含有临近节点信息的用户、文本表示，以此建模学习用户与事件之间的全局结构关系，最终识别出事件的真实性。

公开(公告)号：CN116186253A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211616703.8

申请日：2022-12-15

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  陈泓敏 ,  杨黄涛 ,  郑鹏程 ,  陈宁

IPC: G06F16/35 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2415 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及一种基于图对抗对比预训练的社交网络谣言检测系统。包括：一个事件增强模块，通过修改图结构和节点属性，用于提取有意义的谣言传播模式；一个用户编码模块，用于学习用户行为特征；一个图对抗模块，用于为模型提供模拟恶意扰动操作；一个对比预训练模块，用于最大化文本特征、用户行为特征正负样本间的互信息；一个微调模块，用于融合推文事件全局特征向量、用户特征向量、文本图形向量和源帖子特征，完成谣言检测的标签预测工作。

公开(公告)号：CN116051304A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202211634214.5

申请日：2022-12-19

Applicant: 福州大学

Inventor： 廖祥文 ,  杨黄涛 ,  陈志豪 ,  陈泓敏 ,  高航

IPC: G06Q50/00 ,  G06N7/01 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及一种基于级联间关系的信息传播预测系统，包括：异质图卷积模块，用于获取异质图的网络节点特征向量；用户注意力模块，用于利用注意力机制对异质图卷积模块得到的网络节点特征向量进行处理，对用户间的内在关系进行权重的分配，得到新的特征向量；级联间关系图卷积模块，用于从级联图中获取级联间关系；时间衰减网络模块，用于将时间衰减信息引入到级联的特征表示中；多头自注意力模块，用于调整带有时间衰减信息的级联特征权重，得到最终的级联表示；信息传播预测输出模块，用于利用最终的级联表示计算得到下一时间节点中各用户节点的概率分布。该系统有利于提高信息级联预测的效果。