基于深度学习的谣言监测系统-毕业设计

基于深度学习的谣言监测系统-毕业设计

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_44087733/article/details/141814062

在当今互联网和社交媒体高速发展的时代背景下，网络谣言的传播速度和影响范围日益扩大，对社会稳定和公共利益构成威胁。基于此，本文介绍一款基于深度学习的谣言监测系统，该系统采用LSTM模型实现对网络谣言的自动识别和监测，为政府、媒体和企事业单位提供有效的谣言管理工具。

项目背景与意义

本项目是一款基于深度学习的谣言监测系统，利用LSTM模型实现对网络谣言的自动识别和监测。在互联网和社交媒体高速发展的背景下，本项目的推出具有重要意义，旨在提高谣言识别的准确性和效率，帮助公众快速辨别真伪信息，为政府、媒体和企事业单位提供有效的谣言管理工具。

技术实现

本项目采用Python编程语言，结合Django后端框架和Vue3前端框架，使用Element Plus UI组件库和ECharts进行数据可视化。在自然语言处理方面，我们使用了Jieba进行中文分词，并基于TensorFlow和Keras深度学习框架构建LSTM模型，同时借助SKlearn机器学习库进行模型评估与优化。

主要功能

项目实现功能包括用户登录注册、数据集管理、模型训练和谣言监测等。用户可以导入新的数据集，调整训练参数，重新训练模型，并通过输入文本进行谣言识别，系统将展示识别结果的概率、摘要分析、关键词云图和词性分析。

实现步骤

项目实现步骤包括数据预处理、模型训练、模型评估与优化、系统开发以及系统测试与部署。原数据集来源于清华大学推出的中文谣言数据集，具有较高的权威性和可靠性。

技术栈

• 编程语言：Python
• 后端框架：Django
• 前端框架：Vue3
• UI 组件库：Element Plus
• 数据可视化：ECharts
• 中文分词工具：Jieba
• 自然语言处理（NLP）工具
• 深度学习框架：TensorFlow、Keras
• 机器学习库：SKlearn
• 模型算法：LSTM（长短期记忆网络）

系统截图

本项目将为网络谣言的监测与管理提供有力支持，有助于维护社会稳定和公共利益，提高公众的信息素养。