记录一下，很久之前看的论文-基于RNN来从微博中检测谣言及其代码复现。1引言      现有传统谣言检测模型使用经典的机器学习算法，这些算法利用了根据帖子的内容、用户特征和扩散模式手工制作的各种特征，或者简单地利用使用正则表达式表达的模式来发现推特中的谣言（规则加词典）。      特征工程是至关重要的，但手工特征工程是繁琐复杂、有偏见和耗时费力的。例如，图1中的两个时间序列图描述了典型的谣言信号的浅层模式。虽然它们可以表明谣言和非谣言事件的时间特征（微博文本中关键词的时序变化），但这两种情况之间的差异对于特征工程来说既不明确，也不明显。　　另一方面，深度神经网络在许多机器学习问题上已经显

　　记录一下，很久之前看的论文-基于RNN来从微博中检测谣言及其代码复现。1引言      现有传统谣言检测模型使用经典的机器学习算法，这些算法利用了根据帖子的内容、用户特征和扩散模式手工制作的各种特征，或者简单地利用使用正则表达式表达的模式来发现推特中的谣言（规则加词典）。      特征工程是至关重要的，但手工特征工程是繁琐复杂、有偏见和耗时费力的。例如，图1中的两个时间序列图描述了典型的谣言信号的浅层模式。虽然它们可以表明谣言和非谣言事件的时间特征（微博文本中关键词的时序变化），但这两种情况之间的差异对于特征工程来说既不明确，也不明显。　　另一方面，深度神经网络在许多机器学习问题上已经显