(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210397932.9 (22)申请日 2022.04.16 (71)申请人 内蒙古工业大 学 地址 010080 内蒙古自治区呼和浩特市土 默特左旗内蒙古工业大 学金川校区 (72)发明人 苏依拉　司赟　邱占杰　杨佩恒　 朱苏东　杨蕾　仁庆道尔吉　 吉亚图　 (74)专利代理 机构 西安智大知识产权代理事务 所 61215 专利代理师 段俊涛 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/216(2020.01)G06F 40/295(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种主客观可解释的双向图神经网络的蒙 古语谣言检测方法 (57)摘要 一种主客观可解释的双向图神经网络的蒙 古语谣言检测方法， 利用证据检索模块检索证 据， 包含文档检索、 证据检索和声明验证； 构造双 向树形图和证据星形图两个异构图， 双向树形图 利用具有自顶向下的谣言传播有向图的图卷积 神经网络 学习谣言传播模式； 利用具有自底向上 的谣言扩散图的图卷积神经网络捕获谣言扩散 模式； 证据星形图中， 将源帖子即检测对象位于 中心， 证据节点围绕其周围， 表示星形结构中的 一个角度； 基于双向树形图构造谣言检测模型； 基于双向树结构和星形结构的信息传输的K次迭 代后， 得到两种嵌入结果的最终表示， 将其连接 后传递到多层感知机中进行最终预测； 利用该模 型可进行蒙古语谣言检测并得到分类标签和证 据解释。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114817466 A 2022.07.29 CN 114817466 A 1.一种主客观可解释的双向图神经网络的蒙古语谣言检测方法， 其特征在于， 包括如 下步骤： 步骤1， 利用证据检索模块检索证据， 包 含三步： 文档检索、 证据检索和声明验证； 步骤2， 构造双向树形图和证据星形图两个异构图， 所述双向树形图是一个自底向上和 自顶向下的双向图神经网络， 其利用具有自顶向下的谣言传播有向图的图卷积神经网络学 习谣言传播模式； 利用具有自底向上 的谣言扩散图的图卷积神经网络捕获谣言扩散模式； 所述证据星 形图中， 将源帖子 即检测对象位于中心， 所有证据 节点围绕其周围， 表示星形结 构中的一个角度； 步骤3， 基于所述双向树形图， 构造谣言检测模型； 步骤4， 基于双 向树结构和星形结构的信息传输的K次迭代后， 得到两种嵌入结果的最 终表示， 将两种嵌入结果的最终表示连接在一 起， 然后传递到多层感知机中进行最终预测； 步骤5， 利用该模型进行蒙古语 谣言检测并得到分类标签和证据解释。 2.根据权利要求1所述主客观可解释的双向图神经网络的蒙古语谣言检测方法， 其特 征在于， 步骤1， 所述文档检索， 是采用关键字匹配算法爬取百科类数据中的相关证据文章； 所述证据检索， 是从检索到的证据文章中提取句子级证据； 所述声明验证， 是基于句子级证 据， 预测声明与证据的关系为 “支持”、“反驳”或“无关”。 3.根据权利要求1所述主客观可解释的双向图神经网络的蒙古语谣言检测方法， 其特 征在于， 步骤1， 利用语义NLP工具包从给定的声明中提取潜在实体， 通过分析实体， 用API过 滤证据文章， 然后从检索到的文档中， ERM以与声明相关的句子的形式提取客观事实作为预 测证据； 最后， ERM中的一个验证组件对给定的陈述和 检索到的证据进行预测， 并验证声明 与证据之间的关系是 “支持”、“反驳”还是“无关”。 4.根据权利要求1所述主客观可解释的双向图神经网络的蒙古语谣言检测方法， 其特 征在于， 步骤2， 所述双向树形图中， 对话结构是树形的， 树的根节点为源帖子， 每个节点代 表一条评论， 节点 通过其回复关系连接 。 5.根据权利要求1所述主客观可解释的双向图神经网络的蒙古语谣言检测方法， 其特 征在于， 步骤2， 所述证据星形图的创建如下 所示： Ge＝(Ve， Ge) Ve＝[c， e1， e2， ， ...ek] Ee＝{(c， e1)， (c， e2)， ...(c， ek)} 其中， Ge是一个由顶点集Ve和边集Ee组成的证据图对象， 顶点集Ve包括检测对象c和证据 句子e1， e2， ...， ek， ek表示第k个证据句子， 边缘集Ee表示各证据句子和检测对象之间的关 系。 6.根据权利要求1所述主客观可解释的双向图神经网络的蒙古语谣言检测方法， 其特 征在于， 所述步骤3， 谣言检测模型中， 通过自顶向下的图卷积神经网络获得谣言传播特征， 通过自底向上 的图卷积神经网络获得谣言扩散特征； 所述自底向上 的图卷积神经网络， 递 归访问从底部的叶子节点到根节点的每个节点， 为每个子树生成一个特征向量， 使得具有 相似上下文的子树被投影到表示空间中的邻近区域； 所述自顶向下 的图卷积神经网络， 为 每个源帖子生成一个考虑其传播路径的增强特征向量， 每个节点的表示通过 组合它自己的 输入和它的父节点计算， 从根节点递归地进 行到其子节点， 直到到达所有叶子节点， 其中根权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114817466 A 2节点代表源帖子， 子节点代表对父节点做出 的评论和 转发， 每个节点通过其回复关系 连接 起来。 7.根据权利要求1所述主客观可解释的双向图神经网络的蒙古语谣言检测方法， 其特 征在于， 所述步骤4， 基于双向树结构和星形结构的信息传输的K次迭代， 每迭代一次， 两个 结构即更新一次参数； 利用最大聚合器将谣言检测嵌入结果和证据嵌入结果的表示聚合并 连接在一 起， 传递到多层感知机中进行最终预测， 得到谣言标签和证据解释。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114817466 A 3