一种谣言识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及信息传播技术领域，具体而言，涉及一种谣言识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着互联网的高速发展，各种社交网络媒体普及程度也越来越高，网络用户也逐年增多。消息在网络用户之间传播的同时，往往掺杂着各种真实的新闻消息和虚假的谣言信息。谣言通常是指在公开渠道对公众感兴趣事务或问题的未经证实的一种解释或阐述。由于消息在网络上具有传播速度快、影响范围广等特点，谣言对于社会生活的影响也越来越深远。尤其是在具有重大影响的事件如自然灾害发生后，谣言消息更容易在社交网络中产生和传播，给社会公众生活并带来诸多负面影响。许多别有用心的人利用谣言杜撰了多种不同的阴谋论谣言，引发不必要的猜疑和恐慌。因此，根据消息特征进行消息的真假识别对于预防与控制谣言传播具有重要意义。
3.现有的网络谣言识别方法中，通常根据预设的关键词列表来判断网络信息是否为谣言。当网络信息中存在与关键词列表中的词匹配的词时，则认为该网络信息为谣言。由于现有的网络谣言识别方法是通过预设关键词进行网络谣言识别的，因而识别率低。


技术实现要素：

4.本发明的目的包括，例如，提供了一种谣言识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其能够提高谣言识别的准确性。
5.为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
6.第一方面，本发明实施例提供了一种谣言识别方法，所述方法包括：
7.获取目标网络信息；
8.提取所述目标网络信息的实体信息、属性信息以及所述目标网络信息的关联信息；
9.基于所述目标网络信息的实体信息、属性信息或者所述目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定所述目标网络信息的真实度，其中，所述网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。
10.在可选的实施方式中，所述基于所述目标网络信息的实体信息、属性信息或者所述目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定所述目标网络信息的真实度的步骤，包括：
11.从所述网络信息知识图谱中，查找所述目标网络信息的实体信息对应的第一历史网络信息；
12.计算所述第一历史网络信息的真实度概率；
13.在所述真实度概率小于预设阈值的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
14.在可选的实施方式中，所述基于所述目标网络信息的实体信息、属性信息或者所
述目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定所述目标网络信息的真实度的步骤，包括：
15.从所述网络信息知识图谱中，查找所述目标网络信息的关联信息的第二历史网络信息；
16.确定所述第二历史网络信息的真实度；
17.在所述第二历史网络信息为谣言的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
18.在可选的实施方式中，所述方法还包括：
19.确定所述目标网络信息的关联信息与所述目标网络信息的实体信息的优先级；
20.在所述优先级为第一目标优先级，且在所述第二历史网络信息为谣言的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
21.在可选的实施方式中，所述方法还包括：
22.在所述优先级为第二目标优先级时，且在所述第二历史网络信息为谣言的情况下，确定所述目标网络信息为非谣言，其中，所述第一目标优先级优于所述第二目标优先级。
23.在可选的实施方式中，所述基于所述目标网络信息的实体信息、属性信息或者所述目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定所述目标网络信息的真实度的步骤，包括：
24.从所述网络信息知识图谱中，获取所述目标网络信息的属性信息对应的关联数据；
25.确定所述目标网络信息与所述关联数据是否匹配；
26.在所述目标网络信息与所述关联数据不匹配的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
27.第二方面，本发明实施例提供了一种谣言识别装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标网络信息；
28.提取模块，用于提取所述目标网络信息的实体信息、属性信息以及与所述目标网络信息的关联信息；
29.确定模块，用于基于所述目标网络信息的实体信息、属性信息或者所述目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定所述目标网络信息的真实度，其中，所述网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。
30.在可选的实施方式中，所述确定模块具体用于：
31.从所述网络信息知识图谱中，查找所述目标网络信息的实体信息对应的第一历史网络信息；
32.计算所述第一历史网络信息的真实度概率；
33.在所述真实度概率小于预设阈值的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
34.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述谣言识别方法的步骤。
35.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述谣言识别方法的步骤。
36.本发明具有以下有益效果：
37.本发明通过获取目标网络信息，提取目标网络信息的实体信息、属性信息以及目标网络信息的关联信息，基于目标网络信息的实体信息、属性信息或者目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定目标网络信息的真实度，其中，网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。本发明不限于仅采用现有技术中基于关键词确定目标网络信息的真实度，而是通过多维度对目标网络信息的真实度进行判定，从而提高对目标网络信息判定的准确性。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
39.图1为本发明实施例提供的一种电子设备的方框示意图；
40.图2为本发明实施例提供的一种谣言识别方法的步骤流程图之一；
41.图3为本发明实施例提供的一种谣言识别方法的步骤流程图之二；
42.图4为本发明实施例提供的一种谣言识别方法的步骤流程图之三；
43.图5为本发明实施例提供的一种谣言识别方法的步骤流程图之四；
44.图6为本发明实施例提供的一种谣言识别装置的结构框图。
具体实施方式
45.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
46.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
47.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
48.在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
49.此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
50.需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
51.经过发明人大量研究发现，当前传统谣言识别方式通过预设的关键词列表来判断网络信息是否为谣言，当互联网信息中与关键词列表中的词匹配的词时，则认为该网络信
息为谣言，然后该种方式识别率低且不够准确。
52.有鉴于对上述问题的发现，本实施例提供了一种谣言识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过获取目标网络信息；提取目标网络信息的实体信息、属性信息以及目标网络信息的关联信息；基于目标网络信息的实体信息、属性信息或者目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定目标网络信息的真实度，其中，网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。通过多维度对目标网络信息的真实度进行判定，从而提高对目标网络信息判定的准确性。下面对本实施例提供的方案进行详细阐述。
53.该电子设备可以具有能够对谣言进行识别的器件，例如：中央处理器(central processing unit，cpu)、图形处理器(graphic processing unit，gpu)等，从而执行本实施例提供的谣言识别方法。
54.参照图1，图1是本发明实施例提供的电子设备100的结构示意图。所述电子设备100还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
55.所述电子设备100包括谣言识别装置110、存储器120及处理器130。
56.所述存储器120及处理器130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述谣言识别装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器120中或固化在所述电子设备 100的操作系统(operating system，os)中的软件功能模块。所述处理器130 用于执行所述存储器120中存储的可执行模块，例如所述谣言识别装置110 所包括的软件功能模块及计算机程序等。
57.其中，所述存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccess memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmableread-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmableread-only memory，eeprom)等。其中，存储器120用于存储程序，所述处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。
58.该处理器130可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称 cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
59.请参照图2，图2为本发明实施例提供的一种谣言识别方法的流程示意图，可以由图1所述电子设备100执行，例如可以由电子设备100中的处理器130执行。
60.步骤201：获取目标网络信息。
61.步骤202：提取目标网络信息的实体信息、属性信息以及目标网络信息的关联信息。
62.步骤203：基于目标网络信息的实体信息、属性信息或者目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定目标网络信息的真实度。
63.其中，网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。
64.当用户需要确定获取的目标网络信息的真实度时，提取目标网络信息的实体信息、属性信息以及目标网络信息的关联信息，基于获取的三种维度，从网络信息知识图谱中，确定获取的目标网络信息的真实度。
65.对于目标网络信息真实度的判定，可以由单个维度进行判定，如基于目标网络信息的实体信息，判定目标网络信息的真实度，或者，基于目标网络信息的属性信息判定目标网络信息的真实度，或者基于目标网络信息的关联信息，判断目标网络信息的真实度。
66.或者由上述任意两个维度，从网络信息知识图谱中，依据任意两个维度确定目标网络信息的真实度。
67.或者基于上述三种维度，同时确定目标网络信息的真实度。
68.当基于任意两个维度或者三个维度确定目标网络信息的真实度时，为每个维度分配权重，基于不同的权重，计算目标网络信息的真实度。
69.例如：当任意两个维度中，第一维度为实体信息，第二维度为属性信息，并基于实体信息确定目标网络信息的真实度为80％，基于属性信息确定目标网络信息的真实度为50％，对实体信息的权重设置为0.8，对属性信息的权重设定为0.2，那么基于实体信息的权重和属性信息的权重，确定目标网络信息的真实度。
70.示例性的：目标网络信息为：某地出现目标事件。
71.发布人：小明。
72.该条目标网络信息的实体信息为小明和某地，该条目标网络信息的属性信息为目标事件，该条目标网络信息的关联信息为：获取小明的关注列表，对于关注列表中的所有用户，即为目标网络信息的关联信息。
73.本发明通过获取目标网络信息，提取目标网络信息的实体信息、属性信息以及目标网络信息的关联信息，基于目标网络信息的实体信息、属性信息或者目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定目标网络信息的真实度，其中，网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。本发明不限于仅采用现有技术中基于关键词确定目标网络信息的真实度，而是通过多维度对目标网络信息的真实度进行判定，从而提高对目标网络信息判定的准确性。
74.当提取的是目标网络信息的实体信息时，基于实体信息，确定目标网络信息的真实度，针对上述步骤203，本发明提供了另一实施例，参照图3，示出了一种谣言识别方法的流程示意图，具体步骤包括：
75.步骤203-1：从网络信息知识图谱中，查找目标网络信息的实体信息对应的第一历史网络信息。
76.步骤203-2：计算第一历史网络信息的真实度概率。
77.步骤203-3：在真实度概率小于预设阈值的情况下，确定目标网络信息为谣言。
78.示例性的，当目标网络信息的实体信息为小明时，从网络信息知识图谱中，查找第一预设时长内，小明发表的第一历史网络信息，确定第一历史网络信息的真实度概率，当第一历史网络信息大部分消息都为真实消息时，那么小明发布的目标网络信息大概率也是真实消息，当第一历史网络信息大部消息都为虚假消息，那么小明发布的目标网络信息大概
率也是谣言。
79.需要说明的是，第一预设时长可以为6个月、12个月、24个月，本发明实施例对此不做具体限制。
80.因此，需要确定第一历史网络信息的真实度概率，将第一历史网络信息的真实度概率与预设阈值比较，在真实度概率小于预设阈值的情况下，则确定目标网络信息为谣言，在真实度概率大于或者等于预设阈值的情况下，则确定目标网络信息为真实信息。
81.需要说明的是，预设阈值可以设置为80％、90％、95％，本发明实施例对此不做具体限制。
82.当提取的是目标网络信息的关联信息时，基于关联信息，确定目标网络信息的真实度，针对上述步骤203，本发明提供了另一实施例，参照图4，示出了一种谣言识别方法的流程示意图，具体步骤包括：
83.步骤203-4：从网络信息知识图谱中，查找目标网络信息的关联信息的第二历史网络信息。
84.步骤203-5：确定第二历史网络信息的真实度。
85.步骤203-6：在第二历史网络信息为谣言的情况下，确定目标网络信息为谣言。
86.确定目标网络信息的关联信息的第二历史网络信息的方式有多种：
87.方式一：在网络信息知识图谱中，查找目标网络信息的关联信息的第二预设时长的第二历史网络信息。
88.需要说明的是，第二预设时长可以为6个月、12个月等，本发明实施例对此不做具体限制。
89.方式二：在网络信息知识图谱汇总，查找目标网络信息的关联信息的最近发送的第二历史网络信息。
90.当采用方式一查找目标网络信息的关联信息的第二历史网络信息，则确定第二历史网络信息的真实度，在第二历史网络信息的真实度小于或者等于预设阈值时，则确定目标网络信息为谣言，在第二历史网络信息的真实度大于预设阈值时，则确定目标网络信息为真实信息。
91.当采用方式二查找目标网络信息的关联信息的第二历史网络信息，则确定最近发布的第二历史网络信息的真实度，在第二历史网络信息为谣言时，则确定目标网络信息为谣言，当第二历史网络信息为真实信息时，则确定目标网络信息为真实信息。
92.除了基于目标网络信息的关联信息的第二历史网络信息，对目标网络信息的真实度进行判断以外，在可选的方式中，还可以通过以下方式，确定目标网络信息的真实度：
93.确定目标网络信息的关联信息与目标网络信息的实体信息的优先级；在优先级为第一目标优先级，且在第二历史网络信息为谣言的情况下，确定目标网络信息为谣言。
94.在优先级为第二目标优先级时，且在第二历史网络信息为谣言的情况下，确定目标网络信息为非谣言，其中，第一目标优先级优于第二目标优先级。
95.确定目标网络信息的关联信息与目标网络信息的实体信息的优先级，示例性的：目标网络信息的实体信息为小明，与目标网路信息的关联信息为 a，a与小明的互动频繁，例如a经常转发小明发布的网络信息，则确定a 的优先级为第一目标优先级，当目标网络信息的关联信息a的第二历史网络信息为谣言的情况下，确定目标网络信息为谣言。
96.对于判断a的第二历史网络信息是否为谣言，可以根据对于第一历史网络信息的方式进行判断，在此不再赘述。
97.与目标网络信息的关联信息为a，a与小明的没有互动，或者互动很少，则确定a的优先级为第二目标优先级，当目标网络信息的关联信息a 的第二历史网络信息为谣言的情况下，确定目标网络信息为非谣言。
98.当提取的是目标网络信息的属性信息时，基于属性信息，确定目标网络信息的真实度，针对上述步骤203，本发明提供了另一实施例，参照图5，示出了一种谣言识别方法的流程示意图，具体步骤包括：
99.步骤203-7：从网络信息知识图谱中，获取目标网络信息的属性信息对应的关联数据。
100.步骤203-8：确定目标网络信息与关联数据是否匹配。
101.步骤203-9：在目标网络信息与关联数据不匹配的情况下，确定目标网络信息为谣言。
102.示例性的，目标网络信息的属性信息为具体疾病，例如属性信息为禽流感，从网络信息知识图谱中，获取禽流感的关联数据，其中，关联数据为禽流感的权威医学知识或者症状信息等，判断目标网络信息与关联数据是否匹配，若目标网络信息中关于禽流感的症状与关联数据不同，则确定目标网络信息为谣言，若目标网络信息中关于禽流感的症状与关联数据相同，则确定目标网络信息为非谣言。
103.为了执行上述实施例及各个可能的方式中的相应步骤，下面给出一种谣言识别装置的实现方式。请参阅图6，图6为本技术实施例提供的一种谣言识别装置110的功能模块图，该谣言识别装置110可以应用于图1所示电子设备100。需要说明的是，本实施例所提供的谣言识别装置110，其基本原理及产生的技术效果和上述谣言识别方法实施例相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的谣言识别方法实施例中相应内容。该谣言识别装置110包括：
104.获取模块111，用于获取目标网络信息；
105.提取模块112，用于提取所述目标网络信息的实体信息、属性信息以及与所述目标网络信息的关联信息；
106.确定模块113，用于基于所述目标网络信息的实体信息、属性信息或者所述目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定所述目标网络信息的真实度，其中，所述网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。
107.在可选的实施方式中，所述确定模块113具体用于：
108.从所述网络信息知识图谱中，查找所述目标网络信息的实体信息对应的第一历史网络信息；
109.计算所述第一历史网络信息的真实度概率；
110.在所述真实度概率小于预设阈值的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
111.在可选的实施方式中，所述确定模块113具体用于：
112.从所述网络信息知识图谱中，查找所述目标网络信息的关联信息的第二历史网络信息；
113.确定所述第二历史网络信息的真实度；
114.在所述第二历史网络信息为谣言的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
115.在可选的实施方式中，所述确定模块113具体用于：
116.确定所述目标网络信息的关联信息与所述目标网络信息的实体信息的优先级；
117.在所述优先级为第一目标优先级，且在所述第二历史网络信息为谣言的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
118.在可选的实施方式中，所述确定模块113具体用于：
119.在所述优先级为第二目标优先级时，且在所述第二历史网络信息为谣言的情况下，确定所述目标网络信息为非谣言，其中，所述第一目标优先级优于所述第二目标优先级。
120.在可选的实施方式中，所述确定模块113具体用于：
121.从所述网络信息知识图谱中，获取所述目标网络信息的属性信息对应的关联数据；
122.确定所述目标网络信息与所述关联数据是否匹配；
123.在所述目标网络信息与所述关联数据不匹配的情况下，确定所述目标网络信息为谣言。
124.综上所述，本发明通过获取目标网络信息，提取目标网络信息的实体信息、属性信息以及目标网络信息的关联信息，基于目标网络信息的实体信息、属性信息或者目标网络信息的关联信息，从网络信息知识图谱中，确定目标网络信息的真实度，其中，网络信息知识图谱由网络信息的实体信息、属性信息以及各网络信息的关联信息构成。本发明不限于仅采用现有技术中基于关键词确定目标网络信息的真实度，而是通过多维度对目标网络信息的真实度进行判定，从而提高对目标网络信息判定的准确性。
125.本技术还提供一种电子设备100，电子设备100包括处理器130以及存储器120。存储器120存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令被处理器130执行时，实现该谣言识别方法。
126.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器130执行时，实现该谣言识别方法。
127.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
128.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个
计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom， read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
129.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
130.以上所述，仅为本技术的各种实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。