谣言文本检测论文

谣言文本检测论文

主要使用异构的数据，解决的全局语义的问提，以提高检测结果

目前存在的方法：

构建了一个根据内容和谣言传播来源构建tweet-word-user 的异构网络，并加入一个图注意力网络来捕捉内容的全局语义关系结合源推传播的全局结构信息进行谣言检测。

主要使用双向CGN解决谣言传播与扩散这两个角度的监测问题

实际上，传播和散布是谣言的两个重要特征。本文提出了一种新的双向图模型。双向图卷积网络(Bi-GCN)，通过操作自顶向下和自底向上谣言传播来探索这两种特征。它利用一个由上至下的谣言传播有向图的GCN来学习谣言传播的模式;和一个具有相反方向谣言扩散图的GCN来捕捉谣言扩散的结构。GCN的每一层都涉及到源贴的信息，以增强谣言从根源上的影响。

把传播结构作为一个事件 ，A表示邻接矩阵，只包括从上节点到下节点的边，X表示 特征矩阵。为了防止过拟合，我们采用DropEdge方法成 。根据 和X，建立Bi-GAN模型，分程 从上而下GCN(TD-GCN) 和 从下而上GCN(BU-GCN) ，共享特征矩阵X，邻接矩阵有所不同，分别是 和 。

对于TD-GCN模块，把 和X输入到GCN模型当中，激活函数采用Relu，同理BU-GCN也是如此计算。

一个谣言事件的源帖往往具有丰富的信息，产生广泛的影响，有必要更好地利用源帖子的信息，并从节点与源帖子的关系中学习更准确的节点表示。我们提出了一种根特征增强操作来提高谣言检测的性能。因此我们将每个节点的隐藏特征向量与(k−1)层 GCL的根节点的隐藏特征向量连接起来，构造一个新的特征矩阵为：

对于聚合，我们采用平均池的操作

采用了Weibo，Twitter15以及Twitter16三个数据集进行实验，此三个数据集，节点表示用户，边表示转发和回应，特征是根据Bi-GCN中提到的TF-IDF值抽取的前5000个单词。

网络谣言的危害议论文

　　在日常学习和工作生活中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是我们对某个问题进行深入研究的文章。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我收集整理的有关网络谣言的危害议论文，仅供参考，大家一起来看看吧。

　　严惩“网络大谣”，是民心所向，民意所指。“谣言止于下一个谣言”，这是“秦火火”等“网络大谣”们的“法宝”，他们混淆是非、颠倒黑白，蓄意炮制虚假新闻，恶意诋毁公众人物，不断制造事端，非法牟取暴利，把网络空间搅得乌烟瘴气。他们一次次突破道德底线，一次次触碰法律红线，扰乱了社会秩序，威胁社会安全稳定，损害百姓的人身安全和财产安全。

　　严惩“网络大谣”，法律威慑必不可少。网络谣言等网络乱象，已成为社会“毒瘤”，公安机关及时亮剑、果断出击，集中开展整治网络谣言专项行动，是顺应民心之举。同时，相关司法解释也在紧锣密鼓制定中，相信随着法律的完善、打击的深入，隐匿网络的违法犯罪分子终究会受到法律的严惩。

　　严惩“网络大谣”，行业监管必须严格到位。互联网的监管涉及部门众多，相关监管部门要主动担当，各司其职，形成合力。作为第一道防线的网站经营方，更不能推卸公共使命，要积极承担社会责任，摒弃一味追求“眼球”经济、忽视社会效益的短视行为，从强化法律意识和提高技术水平层面，双管齐下，加强对各类信息的甄别和监测，真正把好净化网络空间的第一道关口。

　　网络空间是公共空间，是现实空间，决不是可以不负责任的什么“虚拟空间”。广大网民在网上畅游时，要与在现实社会一样，自觉接受法律和道德的约束，承担起共同净化网络空间的.责任。对于未经证实或难以证实的信息要保持理性，不过度依赖、不轻信盲从，更不随意传播，这是截断谣言扩散途径、压缩谣言滋生空间的有效方法。

　　维护网络秩序，人人都是参与者。广大网民要积极向公安机关举报线索，使“网络大谣”们成为“过街老鼠”，人人喊打，还网络一个晴朗的天空。当前，我国互联网正在由“商用互联网”走向“全民互联网”时代，网络的虚实界限逐渐消失。数据显示，截至20xx年6月，我国网民规模达到5.91亿，接近6亿，换言之，相当于每两个国人中就有一个是网民。

　　如果说，以前互联网还只是一种工具或技术，那么，现在的互联网已经与社会全面融合、难分彼此。这既体现在网民与民众身份标签区别的淡化，也体现在社会的方方面面已全部映射在互联网。互联网既反映着社会的各个方面，还逐渐影响着社会的发展和治理。可以说，现在已经是网络即是社会，社会亦是网络。

　　随着互联网全面融入现实社会，传统社会中的一些痼疾也在互联网上日渐凸显，首先就是“信任缺失”。这种“缺失”既体现于网民对网站的交易信任不足，也存在于网站之间的商务信任欠缺，还体现在网民之间的交流信任短板。

　　根据《20xx年中国网站可信验证行业发展报告》显示，20xx年上半年，31.8%的网民本人曾在网购过程中直接碰到钓鱼网站或诈骗网站。30%的受访网站曾遭遇过恶意仿冒网站的侵扰。相当于每三个购物网民中就有一个曾被骗，每三个知名网站就有一个曾被恶意仿冒。此外，微博、微信等新兴互联网应用的崛起，极大地方便了网民分享和发布各类信息，也加大了不实信息、诈骗信息传播的力度，新型网络钓鱼形式的出现，让网民对互联网的信任感持续走低。

　　因而，构建可信网络环境一直是无可争议的社会共识，从政府主管部门，到行业协会，再到互联网从业者，都很关切如何构建更加安全、可信的互联网环境，众多互联网厂商都在身体力行地推行可信互联网构建。随着构建可信网络环境认识的发展，当前核心议题已经从“怎么看”转向“怎么办”。

　　目前，由中国互联网络信息中心技术支持，中网推出的“可信网站”验证日渐成为我国网络身份验证领域的中坚力量。通过这些成功的经验，对整个行业的健康发展而言，从管理模式上，建议应施行“政府倡导、协会支持、民间运作”的原则，也就是发挥市场主体的基础作用；从可信内容上，应逐步形成“网站身份验证、网站安全扫描、网站信用评价、网站内容鉴别”等网站验证分级体系；从运行机制上，打造“验证服务—验证管理—查验平台—举报纠错”可信生态链条，借助可信验证把网民和网站两大群体连接起来，消除网民对网站的信任隔阂，更大限度激发互联网的正能量和商业价值。

　　而针对整个网络环境的完善以及社会各界如何分工推进来说，最终需要整个互联网生态链联动起来，合力共建可信网络环境，让互联网成为一个真实可信赖的世界。

如何应对网络谣言500字议论文

　　不知不觉，社会已进入网络时代，网民数量已达5。91亿，手机网民数量已达4。46亿。就在网络带来了巨大便利和信息传递方式的革命之时，为了自身利益在网络上散播谣言，恶意中伤的不正之风却越来越盛。人们不禁要问：网络的底线在哪里？

　　不可否认，网络在给予社会娱乐的同时传递了许多催人奋进的正能量。可却有许多人，利用网络强大的传播能力“谣”言惑众，从中牟利。“网络巨谣”秦火火近日被捕，正是因为他在网络中散布了许多耸人听闻的谣言，“雷锋奢靡”“李宇春已死”等一个个劲爆谣言在他这个谣言流水线上被生产出来，像一枚枚炸弹投入了网络世界中。他甚至叫嚣：“谣言不是止于智者，而是止于下一个谣言。”网络的底线，不应如此。

　　阮玲玉曾说：“人言可畏”。倘若她生在现在这个时代，不知会做何感想。谣言如一颗颗横飞的子弹，将网络世界变成了枪林弹雨的战场，就算你是无辜的路人甲，也可能受到谣言的中伤。点击为王，流量为王，这是一个浮躁的物质社会在网络世界中下的扭曲的蛋。只为搏得名声而在网络上狂刷点击的博主大V们，你们是不是守住了网络和道德的底线呢？没有底线的网络，只会是捕兽坑，是无底洞，是万丈悬崖，令所有人跌进无尽深渊。

　　康德曾经说过：“自由的边界是他人自由的边界。”网络微博也应如此，网络上允许嘲讽，允许戏谑，允许插科打诨，允许无伤大雅的小粗俗，但不应允许恶意中伤，别有用心的妖言惑众。无论是坐拥网络影响力的博主大V，还是只参与讨论的普通民众，都应以不侵犯他人权利为底线，越过这个底线，得到的只能是人们的鄙视甚至法律的严惩。

　　守住底线的网络，是人们生活的好帮手；失去底线的网络，是破坏幸福的洪水猛兽。谣言的确止于智者，做好一个对事实负责的网民，是我们每个人应尽的责任。请让网络清澈一些，让我们确实的看到网络的底线。

基于树结构递归神经网络的推特谣言检测

在谣言检测研究方面，目前很少有基于谣言传播结构的方法。一些基于核的方法用来建模传播树的结构，通过对比树的相似性可以区分谣言和非谣言，但是不能直接分类一棵树，而是需要与其他树两两对比。
。
在本文中提出使用递归神经网络（Recursive Neural networks,RvNN）来建模和学习谣言的传播结构。RvNN本身用来学习段落或句子的语法和语义表示，与文本解析不同的是，我们模型的输入是一棵源自源推文的传播树，而不是单个句子的解析树，树的节点是一个响应的帖子而非单个词。通过沿着树形结构的递归特征学习过程，可以共同捕获帖子的内容语义及其之间的响应关系。

那么，为什么这种神经模型能更好地完成谣言检测任务呢？分析发现，推特可以通过用户分享观点、猜测和证据来“自我纠正”一些不准确的信息。举例来说，下图展示了一个假谣言和真谣言的传播树：

结构不敏感的方法基本上依赖于文本中不同立场的相对比例，在这样的线索不清晰的情况下，就不能很好地发挥作用。然而，可以看到，当一个帖子否认了虚假谣言时，往往会得到支持或肯定的回复，证实了谣言的否认；相反，对真实谣言的否认往往会引发质疑或否认。这一观察结果可能暗示了一个更普遍的假设，即回复者倾向于不同意(或质疑)那些支持虚假谣言或否认真实谣言的人，同时也倾向于同意那些否认虚假谣言或支持真实谣言的人。同时，一个回复，通常是响应其直接祖先（也就是所回复的帖子）而不是直接响应源推文（即传播树的根节点）。递归网络自然地对这些结构进行建模，以学习捕获谣言指示信号，并通过递归聚合来自不同分支的信号来增强其表示。

本文采用的RvNN模型分为两种，bottom-up(BN)模型和top-down(TD)模型，通过不同方式来表示传播树结构。这种架构的重要优点是，在给定传播树的所有路径的连接和方向的情况下，可以通过递归有选择地优化节点特征。

一个谣言检测数据集定义为集合 ，每个 包含源推文 以及所有按时间顺序排列的相关响应推文 ，也就是说 。需要注意的是，尽管推文是按时间顺序标注的，但它们之间基于回复或转发关系存在联系，可以形成传播树结构，并以 为根节点。谣言检测问题被定义为分类任务，也就是学习一个分类器 ， 属于四个细粒度的类：non-rumor,false rumor, true rumor和unverified rumor。

根据方向考虑的树结构分为两种：
①Bottom-up树的回复节点永远指向被回复的节点，叶子节点没有任何回复，用 表示，其中 ，对于节点 ， 存在表示 回复 ；
②Top-down树符合信息传播的方向， 表示信息从 流向 ， 看到了 并给 留下了一个回复。

RvNN的原始版本针对句子解析二叉树，每个节点表示的计算与其直接子节点关联在一起。举例来说，下图展示了RvNN的结构，对应图左边的解析树：

叶子节点是输入句子中词的word embedding。用 表示一个父亲节点，它的两个子节点为 和 ，那么父亲节点的表示的计算过程为 ， 是激活函数， 是参数，这个过程被在所有节点上递归地执行，学习到的节点表示可以被用来进行各种分类任务。

自下而上模型的核心思想是通过递归访问每个节点，从底部的叶子到顶部的根，为每个子树生成特征向量，最终聚合得到顶部根节点的表示作为树的全局表示。一棵传播树及其对应的RvNN计算过程如下图(a),(b)所示：

每个节点的表示是对应回复的tf-idf向量。在这里每个节点都有一个输入向量，并且节点的子节点数量不一定是相同的。在本文中选用拓展GRU作为隐层单元。使用 表示节点 的直接子节点集合，节点 的隐状态计算过程为：

是原始输入向量， 用来对 进行仿射变换， 是GRU的参数， 代表哈达玛积。不了解GRU可以参考： 人人都能看懂的GRU 。

最终使用根节点隐状态进行分类：

Top-down RvNN旨在利用自顶向下树的结构来捕获用于对谣言进行分类的复杂传播模式，其计算过程如上图(c)所示。每个节点的表示是通过组合它自己的输入和它的父节点而不是子节点来计算的，这与Bottom-up模型不同。

使用 代表节点 的父亲节点，节点的隐状态计算过程如下：

然后对叶子节点的表示进行max-pooling得到 进行分类，这可以帮助从所有传播路径中捕获最有效的指示性特性：

我们可以推测，Top-down模型会更好。在Bottom-up的情况下最终的输出依赖于根节点的表示，并且它的信息损失比Top-down模型要大。因为在Top-down的情况下，通过不同传播路径嵌入到叶子节点的表示可以通过pooling进行整体地合并。

采用平方损失来训练并进行L2正则化：

是类别的数目。使用Adagrad进行训练，使用均匀分布初始化模型参数，词典大小为5000，隐层状态与embedding大小为100。

对比了多个baseline的效果：

谣言的早期检测测试：

下面是一个被Bottom-up和Top-down模型都检测到的一个假谣言的例子：

论文重复率50还有救吗

当然有救。

在谈论如何降重时的大大大……大前提，一定是论文框架导师认可了，结构不会再进行大范围的改动，如果目前你不符合这种情况，请点击左上角关闭退出，继续写论文吧。

为什么这么无情呢，因为框架结构是论文的灵魂。如果框架结构大变动，很可能出现精心做的一盘黑暗料理，被马桶一键回收这种人间惨剧。

那么如何将论文重复率从50%降到7%呢？先来缕清几个问题。

一、到底连续多少字重复算抄袭？

要说对知网最深的恐惧，那就是民间广为流传的“连续14个字重复即判定为抄袭”，这是关于查重最不走心的谣言。

可以说，知网是目前检测范围最广、来源数据最权威、检测算法最严格、高校采用率最高的论文网站，基本上是各大高校首选。

知网查重单篇文献中低于3%的抄袭是不会被检测的。举个栗子：检测的第一章为5000字，若对比发现引疑似抄袭的文字在150字以内，是不会被检测出来。如果高于3%，就会按照“相似度”来判断是否抄袭。也就是即使论文是自己写的，但是句意和别人差不多，也有可能被判定为抄袭。

所以在提交知网论文检测时，一定要整篇上传，提交符合学校规定格式的文稿进行检测，以求影响达到最小。Ps:知网引入了OCR智能识别系统，可以有效针对图片、表格中的内容进行识别抓取，所以文字转表格、图片这招，无效。

很多学校也采用了维普查重系统。因为它的查重机制十分严苛，虽然数据库不如知网强大，对于英文类检测也不全面，只能检测到复制粘贴的表格，检测结果相对于知网来说也不够精准的，但这都不妨碍它成为最变态的查重网站！

因为维普的查重依据是

关键词识别！

就是说，即便论文是你自己写的，但是你的关键词和其他文章的关键词重复，系统也会判定你抄袭。避免出现这种情况就要在不改变句意的情况下，尽量将关键词之间的距离拉开。

万方的查重依据主要体现在重复的字数上，也就是，一个句子连续十几个字与他人内容重复，这个句子就会飘红，判定为抄袭。但万方的数据库不含英文，一旦涉及到英文，就无法对其进行查重。所以相对于知网而言，万方的查重报告只有一定的借鉴意义。

二、为什么你的引用算抄袭？

以知网为例，随着知网查重在发展过程中越来越智能化，因此，即使存在引用，只要格式正确、标记出处，一般都会被识别，以绿色字体标注。

但为什么你的引用就飘红算抄袭了？这里还是因为知网的阈值问题，高于3%的重复率统一算抄袭。

所以写作的时候，不要以为引用都标注出来了，就没事了。还是举栗子：检测的第一章为5000字，若引用A文献在150字以内，是不会被检测出来。若继续引用了B文献，总引用字数超过150字，那么B文献分布于第一章中的文字都会被标红，即便打断成句子，只要超过20字就会被标注。第二章4000字，引用文献量要在120字以下，不会被检测出来，以此类推。

说到这，你会发现：引用超标的计算方式是按章计算的，这实际上就为我们提供了一个有效的修改方法：不要选一篇文献引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样不会被检测出来。章与章之间控制好引用字数，就不算重复率。

三、让论文起死回生的降重方法

论文的要求是语句通顺，不改变原意，不改变学术用语，字数不能减，无错别字。

所以网上介绍的空格法、翻译法、插字法、颠倒顺序法，还是慎用吧，保不齐是火上浇油。

下面就隆重介绍几个行之有效又不鸡贼的降重方法。

1、同义词、近义词转换

包括名词、动词、限定词（形容词、副词）进行同义词、近义词转换。

常见过渡词

2、核心词解释

简单的话复杂化，复杂的句子，拆开详细解释。

3、增加限定类的词

比如形容词、副词，可以把它在后面加上具体说明。多增加一些不关键的词（如副词、形容词）。结构相似要进行拆分，比如“做好XX和XX”可以拆分为，“做好XX，加强XX”。

4、转换语法

例如积极句改成被动句，这中间一定要注意关键词不能改动。