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融合用户评论的新闻内容质量检测算法研究

【摘要】:网络自媒体平台上新闻数量庞大,文章质量良莠不齐,人工审核的成本太高、效率太低,平台亟需一个自动低质新闻检测系统。目前已有的新闻内容低质检测工作存在以下几个问题:1)只针对单个质量类型建模进行研究,比如虚假探测,缺乏对整个新闻多角度多类型的检测;2)平台针对新闻内容的曝光前的先验检测模型比较“宽容”;3)基于新闻内容的模型有着无法检测的低质类型的局限性,比如抄袭;4)对于自媒体编辑者有意规避平台规则创造的新低质新闻无法检测,另外,低质新闻类型繁多、难于定义全面,很多低质类型没有被定义。5)已有的新闻低质类别存在交叉重叠问题。针对以上问题,本文提出了融合用户评论的新闻内容低质检测算法的开放性版本。本文研究工作对平台设计规则去阻断低质新闻的传播、提升推荐效果、检测低水平作者等都有重大作用。本课题的主要研究内容如下:(1)本文第二章针对问题1将新闻内容质量检测作为一个多分类问题,提出了基于新闻文本内容的先验低质检测QAM-C模型,结合循环神经网络和卷积神经网络捕捉句子中的局部语义信息和长距离语义信息,并使用层次化的网络结构对长文档建模捕获句子间的依赖关系。将提出的模型和流行的机器学习、深度学习模型的效果进行了对比,实验结果表明我们的模型效果胜过了所有的基线模型,同时也发现,文本内容特征不足以满足部分类别的检测。(2)本文第三章针对问题2和3,提出了融合用户评论的后验低质检测QAM-CR模型,增加了一个子模块来对用户评论进行建模。该模块使用LDA主题模型捕获多条评论中的集中话题,利用记忆网络结合注意力机制选择重要的评论特征以过滤噪声干扰。将QAM-CR模型与第二章模型效果进行实验对比,实验结果表明,我们提出的模型胜过了基线方法的同时,也超过了我们的先验模型,进一步证明了评论特征的有效性。(3)本文第四章针对问题4和5,将新闻内容质量检测转化为一个开放性的多标签分类问题。采用了迁移学习的方法训练模型,引入了reject机制,基于统计方法动态选择阈值。我们在上文的实验结果基础上,对比了QAM-CR模型的开放性版本的效果,证明了模型的有效性。

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