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龙图腾网获悉山东理工职业学院申请的专利一种基于人工智能的网络谣言识别系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119336966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411898369.9，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权一种基于人工智能的网络谣言识别系统是由顾紫奥;张洪松;史志欣;秦琦;唐思涵;魏一鑫;王新月设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的网络谣言识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络谣言识别技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的网络谣言识别系统，包括：数据采集模块，用以采集新闻文本；文本分析模块，用以根据预设关键词与新闻文本的错别字数量对新闻文本特征进行分析；用户分析模块，用以对用户行为特征进行分析；传播分析模块，用以对新闻文本的传播特征进行分析；识别模块，用以对新闻文本进行识别，还用以根据新闻文本的来源对新闻文本的来源可信度进行分析，还用以根据新闻文本的发布时间对新闻文本的时间一致性进行分析；存储模块，用以将新闻文本的识别结果进行存储，并向用户进行输出。本发明有效提高了网络谣言识别的准确率。

本发明授权一种基于人工智能的网络谣言识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的网络谣言识别系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用以采集新闻文本； 文本分析模块，用以根据预设关键词与新闻文本的错别字数量对新闻文本特征进行分析； 用户分析模块，用以根据新闻文本发布者在第一监测周期内的评论次数、点赞次数、分享次数与回复次数对用户行为特征进行分析； 传播分析模块，用以根据新闻文本在第二监测周期内的分享总数对新闻文本的传播速度进行分析，并根据新闻文本的传播速度与新闻文本在第二监测周期内的传播人数对新闻文本的传播特征进行分析； 识别模块，用以根据新闻文本的特征的分析结果、用户行为特征的分析结果与新闻文本的传播特征的分析结果对新闻文本进行识别，以得到新闻文本的识别结果，还用以根据新闻文本发布者历史传播谣言文本的数量和新闻文本的发布时间对新闻文本的识别过程进行调整； 存储模块，用以将新闻文本的识别结果进行存储，并向用户进行输出；所述文本分析模块包括文本分析单元，其用以将预设关键词与新闻文本进行匹配，若预设关键词与新闻文本匹配成功，则将该预设关键词作为新闻文本的谣言关键词，并统计第i个谣言关键词在新闻文本的出现次数，记作fi； 所述文本分析单元还用以根据对新闻文本进行分词，并将新闻文本第j个词的情感强度值设为Dj； 所述文本分析单元还用以统计新闻文本的错别字数量，将其记作B； 所述文本分析模块还包括特征提取单元，所述特征提取单元根据各谣言关键词在新闻文本的出现次数fi、新闻文本各词的情感强度值Dj与新闻文本的错别字数量B对新闻文本的文本特征进行计算，以得到新闻文本的特征WT，设定： ；根据关键词出现频率、情感强度和错别字数量等多维度特征综合计算文本特征WT，提高了系统对新闻文本的判断能力与准确率进而提高了网络谣言识别的准确性，其中，w1为关键词权重，w2为情感权重，w3为错别字权重，w1+w2+w3=1，I为新闻文本中谣言关键词的数量，N为新闻文本的总词数，NZ为新闻文本的总字数； 所述用户分析模块用以根据新闻文本发布者在第一监测周期内的评论次数Ct、点赞次数R、分享次数L与回复次数S对用户行为特征进行分析，以得到用户的行为特征HT，设定HT=α×CtT1+β×R+L+ST1，T1为第一监测周期的时长，α为评论权重，β为互动权重，α+β=1； 所述识别模块还包括来源分析单元，所述来源分析单元根据新闻文本发布者历史传播谣言文本的数量ys对新闻文本的来源异常系数进行构建，并根据来源异常系数对新闻文本的识别过程进行调整，将调整后的预设异常系数设为u1； 所述识别模块还包括一致性分析单元，所述一致性分析单元根据新闻文本的发布天数t0与预设发布天数t1对新闻文本的一致性参数YZ进行分析，并将新闻文本的一致性参数YZ与预设一致性阈值yz0进行比对，若新闻文本的一致性参数不符合阈值，并将预设调整比例设为η1，η1=η×{1+exp[3×YZ-yz0YZ+yz0-3]}。

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