周报 09

字数统计: 273字   |   阅读时长≈ 1分

author:魏静崎
2023年11月20日
研究方向：虚假信息检测

本周工作内容：

1、阅读论文 Yang S H , Chen C C , Huang H H ,et al.Entity-Aware Dual Co-Attention Network for Fake News Detection[J]. 2023.
模型一共有五个组件，
1、新闻内容编码器：用单词级注意力网络和句子级编码器生成特征
2、实体描述编码器：对每个新闻，识别文章中的实体（主题）从百科中获取其特征
3、用户参与度编码器：创建表示用户评论的特征
4、双重注意力组件：捕捉文章内容和实体描述以及内容和用户评论的关系
5、预测分类组件
得到的结果是同时使用内容、评论和实体可以得到不错的效果。

文章的第一句一般都会提供主体的简要定义说明，因此会更加容易被注意。
用户评论的注意力都在靠前的评论中。
注意力权值反应了输入的重要部分。

下周研究内容：

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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