改进的图卷积和注意力机制谣言检测系统

资源摘要信息: "本资源为2022届本科生毕业论文《基于注意力机制和图卷积神经网络的多任务谣言检测》的后续优化代码实现，包含完整的python源码和相关的数据集。源码在master分支上提供了原论文的代码实现和基线运行代码。为了提升模型性能，作者将编码器更换为BERT，用于获取词向量和句向量，并通过BiGCN或Self-Attention模块实现谣言检测和立场分类任务。数据集也经过了重新整理，不再使用旧仓库中所有信息填充JSON文件的方式，而是采用更规范和直观的文件存储方案。此外，作者计划同步调整MSA-BiGCN的代码库，以适配更新后的数据集并采用与当前模型相同的训练过程进行性能比较。" 相关知识点: 1. 注意力机制（Attention Mechanism）：注意力机制是一种模拟人类视觉注意力机制的算法，可以在处理数据时给予不同部分不同的关注权重。在自然语言处理（NLP）中，注意力机制能够帮助模型捕捉到输入文本中的关键信息，提高模型对于复杂任务的处理能力，例如机器翻译、文本摘要等。 2. 图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）：图卷积神经网络是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的卷积神经网络（CNN）在规则的网格数据上操作不同，GCN可以在任意结构的图数据上执行卷积操作，用于学习图中节点的特征表示。GCN在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域有着广泛的应用。 3. BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示的方法，通过双向的Transformer结构来学习语言的上下文信息。BERT模型在多项NLP任务中均达到了当时的SOTA（State of the Art）水平，对后续的NLP研究产生了深远的影响。 4. BiGCN（Bidirectional Graph Convolutional Network）：BiGCN是一种双向图卷积神经网络，它结合了图神经网络和双向信息处理的优势。在谣言检测等任务中，BiGCN能够有效地利用图结构数据中的边信息，对节点进行双向的特征提取和表征学习。 5. 谣言检测：谣言检测是指利用机器学习、自然语言处理等技术手段自动识别网络中的虚假信息或不实内容。在信息爆炸的时代，有效的谣言检测对于维护社会秩序、保护公众利益具有重要意义。 6. 立场分类（Stance Classification）：立场分类是指识别和分类文本中作者对某个话题或事件所持的态度或立场。这个任务通常与情感分析相关，但在谣言检测中，立场分类有助于识别出支持或反对某个特定主张的文本，从而辅助判断信息的真实性。 7. 数据集整理：有效的数据整理是机器学习项目中重要的一环。在本资源中，数据集被重新整理为更加规整和直观的格式，有助于提升数据预处理的效率，便于模型训练和分析。 8. Python编程：Python是一种广泛应用于科研、数据分析、机器学习等领域的编程语言。其丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等，为快速开发和部署深度学习模型提供了支持。 9. 毕业设计和大作业：本资源源自于一篇本科生的毕业设计论文。毕业设计和期末大作业通常要求学生综合运用所学知识，解决实际问题或进行研究探索，是高校教育中重要的实践环节。