/RumorDetection

2022 graduate design

Primary LanguagePython

使用微博谣言数据集的深度学习项目🧀

注：是否使用K折交叉验证在run.py中可选

对于模型的选择在run.py中只需更改这三处即可🍒 img.png

img.png

###一、使用5折交叉验证的结果如下

1. LSTM的结果:

img.png

2. 双向LSTM(Bidirectional LSTM)

img.png

3. SVM的结果(直接运行SVM_classify.py即可):

img.png

4. TextCNN的结果:

img.png

###二、使用bert模型的结果

5.使用bert对post做词嵌入提取特征，然后使用一层全连接网络做二分类的结果：

img.png

6.使用bert对post[sep]review 做词嵌入提取特征，然后使用一层全连接网络做二分类的结果：

img.png

Hyperparameter tuning

pad_size的值设置成数据集中所有post按递增排序，90%位置的长度