Rumor Detection with Hierarchical Social Attention Network，2018，CIKM
主要內容 一個事件被分爲幾個包含多個帖子的子事件，每個帖子被進一步分割爲幾個單詞，實現了將事件進行結構化表示。將結構化的事件用雙向LSTM進行學習，引入注意力機制。 實驗模型 對文本結構進行分層：將事件中的帖子分成不同的時間間隔，每個時間間隔可認爲是一個子事件；子事件由多條帖子構成；每條帖子由多個詞語構成 提取了22個社會特徵 模型結構（如下圖） 單層LSTM只能學習到前邊的上下文，雙向LSTM可
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