洞察式谣言：基于Att_BiMamba2网络的新型文本谣言定位与标注模型
社会与信息网络
2025-08-19 v1 计算与语言
摘要
随着社交媒体网络的发展，谣言检测模型受到越来越多的关注。然而，这些模型主要关注将上下文分类为谣言或非谣言，缺乏定位和标记特定谣言内容的能力。为解决这一局限性，本文提出了一种名为Insight Rumors的新型谣言检测模型，用于定位和标记文本中的谣言内容。具体而言，我们提出了具有点积注意力的双向Mamba2网络（Att_BiMamba2），该网络构建双向Mamba2模型并应用点积注意力对两个方向的输出进行加权和组合，从而增强了高维谣言特征的表示。同时，设计了一个谣言定位和标注模块以定位和标记谣言。该模块构建一个跳跃连接网络，将高维谣言特征投影到低维标签特征上。此外，采用条件随机场（CRF）对输出标签特征施加强约束，确保准确的谣言内容定位。此外，构建了一个用于谣言定位和标注的标记数据集，并通过大量实验评估了所提出模型的有效性。广泛的实验表明，所提出的方案不仅准确检测谣言，而且在上下文中精确定位和标记它们，优于只能粗略区分谣言的前沿级方案。
引用
@article{arxiv.2508.12574,
title = {Insight Rumors: A Novel Textual Rumor Locating and Marking Model Leveraging Att_BiMamba2 Network},
author = {Bin Ma and Yifei Zhang and Yongjin Xian and Qi Li and Linna Zhou and Gongxun Miao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12574},
year = {2025}
}