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基于主动学习的多模态谣言检测模型研究与应用

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2谣言检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3多模态谣言检测的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.4研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1多模态谣言检测的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2主动学习在机器学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3谣言检测模型的分类与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.4现有技术的局限性与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.1数据集的选择与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.2数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.1基于深度学习的网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2.2特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3主动学习策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3.1主动学习的定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3.2参数更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.4实验设置与评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.4.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.4.2评价标准与性能指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

模型构建与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1网络架构选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1.1卷积神经网络(CNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.1.2循环神经网络(RNN)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.1.3长短时记忆网络(LSTM)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.2特征提取与融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.2.1词嵌入与文本表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.2.2图像特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2.3多模态特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.3.1正则化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.3.2损失函数与激活函数的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.4模型测试与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.4.1交叉验证策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.4.2模型评估与调优．