Spridningen av sociala medier inom kommunikation och informationsspridning har gjort den till en idealisk plattform för spridning av rykten. Automatiskt debunking rykten i deras skede av di usion kallas tidig rykte upptäckt, som syftar på att hantera sekventiella inlägg om omtvistade faktiska påståenden med vissa variationer och mycket text dubblering över tiden. Vi, identifiera trendiga rykten kräver en e ektiv men ändå exible modell som kan fånga långdistans beroenden bland utstationeringar och producera distinkta representationer för korrekt tidig upptäckt. Det är dock en utmanande uppgift att tillämpa konventionella classi katjonalgoritmer på ryktesdetektering i örat eftersom de förlitar sig på hand-cra ed funktioner som kräver intensiva manuella eorts i fallet med stora mängder inlägg. är papper presenterar en djup ention modell på grundval av återkommande neurala nätverk (RNN) att lära selektivt temporal dolda representationer av sekventiella inlägg för att identifiera rykten. Den föreslagna modellen delar upp så -en koppling till upprepningen för att samtidigt samla ut distinkta funktioner med särskilt fokus och producera dolda representationer som fångar upp kontextuella variationer av relevanta inlägg över tid. Omfattande experiment på verkliga dataset som samlas in från sociala medier webbplatser visar att (1) den djupa ention baserade RNN modellen överträffar state-of-thearts som förlitar sig på hand-craed funktioner; (2) införandet av så en ention mekanism kan eektivt destillera relevanta delar till rykten från ursprungliga inlägg i förväg; (3) den föreslagna metoden upptäcker rykten snabbare och exaktare än konkurrenter.
REF föreslog att man skulle slå samman särdrag som fångar upp kontextuella variationer av tjänster över tiden.
Call Attention to Rumors: Deep Attention Based Recurrent Neural Networks for Early Rumor Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}