社群網路中的訊息是現代許多人獲取知識、新聞的地方,然而在網路平台上,人人都有發言權利的優點也可能變成缺點,許多未經證實的訊息漸漸充斥整個社群網路中,因此辨別社群網路中訊息的真偽就很重要。本論文即是希望藉由用戶過去的發文與其他用戶的發文其是否具有立場一致性,來評估用戶的最新發文可信度。我們結合並延伸{Popat2018}與{Ma2019}中基於Attention機制的方法,判斷用戶在多個主題上的發文一致性,將用戶過去的發文與其他用戶的發文視為最新發文的證據,評估其說法的一致性,期望經過計算後的可信度值越高,越接近真實事件。最後在我們的實驗結果中顯示,我們所提出的方法可改善一般深度學習模型的預測結果,也證實基於發文一致性的評估方法有利於預測社群網路中的發文可信度。
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