基于立场感知结构建模的谣言验证

在社交媒体上验证谣言对于减轻虚假信息的传播至关重要。对话回复的立场往往提供确定谣言真实性的重要线索。然而，现有模型在捕获语义内容、立场信息以及对话结构方面存在困难，尤其在基于 transformer 编码器的序列长度限制下更为如此。本文提出了一种立场感知结构建模方法，通过为每个帖子编码其立场信号并按立场类别聚合回复嵌入，实现对整个对话线程的可扩展且语义丰富的表示。为增强结构感知能力，我们引入立场分布和层次深度作为协变量，捕捉立场不平衡以及回复深度的影响。广泛的基准数据集实验表明，我们的方法在预测谣言真实性方面显著优于先前方法。我们还展示了该模型在早期检测和跨平台泛化方面具有良好的灵活性。