基于PaddlePaddle的微博谣言检测

原创
2020/04/22 13:57
阅读数 1.3K

社交媒体的发展在加速信息传播的同时,也带来了虚假谣言信息的泛滥,往往会引发诸多不安定因素,并对经济和社会产生巨大的影响。

2016年美国总统大选期间,受访选民平均每人每天接触到4篇虚假新闻,虚假新闻被认为影响了2016年美国大选和英国脱欧的投票结果;近期,在新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控的关键期,在全国人民都为疫情揪心时,网上各种有关疫情防控的谣言接连不断,从“广州公交线路因新型冠状病毒肺炎疫情停运”到“北京市为防控疫情采取封城措施”,从“钟南山院士被感染”到“10万人感染肺炎”等等,这些不切实际的谣言,“操纵”了舆论感情,误导了公众的判断,更影响了社会稳定。

人们常说“流言止于智者”,要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害,首先需要对其进行科学甄别,而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么,在打假一线AI技术如何做到去伪存真?

传统的谣言检测模型一般根据谣言的内容、用户属性、传播方式人工地构造特征,而人工构建特征存在考虑片面、浪费人力等现象。本次实践使用基于循环神经网络(RNN)的谣言检测模型,将文本中的谣言事件向量化,通过循环神经网络的学习训练来挖掘表示文本深层的特征,避免了特征构建的问题,并能发现那些不容易被人发现的特征,从而产生更好的效果。

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

本实践使用 Paddle Fluid API 编程并搭建一个循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),进行谣言检测。主要分为五个步骤:

1.数据准备

2.模型配置

3.模型训练

(1)定义网络

(2)定义损失函数

(3)定义优化方法

4.模型评估

5.模型预测

 

数据集介绍:

本次实践所使用的数据是从新浪微博不实信息举报平台抓取的中文谣言数据,数据集中共包含1538条谣言和1849条非谣言。如下图所示,每条数据均为json格式,其中text字段代表微博原文的文字内容。

更多数据集介绍请参考https://github.com/thunlp/Chinese_Rumor_Dataset。

 

Step1、数据准备

(1)解压数据,读取并解析数据,生成all_data.txt

(2)生成数据字典,即dict.txt

(3)生成数据列表,并进行训练集与验证集的划分,train_list.txt 、eval_list.txt

(4)定义训练数据集提供器train_reader和验证数据集提供器eval_reader

In[1]
#解压原始数据集,将Rumor_Dataset.zip解压至data目录下
import zipfile
import os
import random
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
import json

src_path="/home/aistudio/data/data20519/Rumor_Dataset.zip"
target_path="/home/aistudio/data/Chinese_Rumor_Dataset-master"
if(not os.path.isdir(target_path)):
    z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r')
    z.extractall(path=target_path)
    z.close()
In[2]
#分别为谣言数据、非谣言数据、全部数据的文件路径
rumor_class_dirs = os.listdir(target_path+"/Chinese_Rumor_Dataset-master/CED_Dataset/rumor-repost/")
non_rumor_class_dirs = os.listdir(target_path+"/Chinese_Rumor_Dataset-master/CED_Dataset/non-rumor-repost/")
original_microblog = target_path+"/Chinese_Rumor_Dataset-master/CED_Dataset/original-microblog/"

#谣言标签为0,非谣言标签为1
rumor_label="0"
non_rumor_label="1"

#分别统计谣言数据与非谣言数据的总数
rumor_num = 0
non_rumor_num = 0

all_rumor_list = []
all_non_rumor_list = []


#解析谣言数据
for rumor_class_dir in rumor_class_dirs: 
    if(rumor_class_dir != '.DS_Store'):
        #遍历谣言数据,并解析
        with open(original_microblog + rumor_class_dir, 'r') as f:
	        rumor_content = f.read()
        rumor_dict = json.loads(rumor_content)
        all_rumor_list.append(rumor_label+"\t"+rumor_dict["text"]+"\n")
        rumor_num +=1


#解析非谣言数据
for non_rumor_class_dir in non_rumor_class_dirs: 
    if(non_rumor_class_dir != '.DS_Store'):
        with open(original_microblog + non_rumor_class_dir, 'r') as f2:
	        non_rumor_content = f2.read()
        non_rumor_dict = json.loads(non_rumor_content)
        all_non_rumor_list.append(non_rumor_label+"\t"+non_rumor_dict["text"]+"\n")
        non_rumor_num +=1
        
print("谣言数据总量为:"+str(rumor_num))
print("非谣言数据总量为:"+str(non_rumor_num))
谣言数据总量为:1538
非谣言数据总量为:1849
In[3]
#全部数据进行乱序后写入all_data.txt

data_list_path="/home/aistudio/data/"
all_data_path=data_list_path + "all_data.txt"

all_data_list = all_rumor_list + all_non_rumor_list

random.shuffle(all_data_list)

#在生成all_data.txt之前,首先将其清空
with open(all_data_path, 'w') as f:
    f.seek(0)
    f.truncate() 
    
with open(all_data_path, 'a') as f:
    for data in all_data_list:
        f.write(data) 
In[4]
# 导入必要的包
import os
from multiprocessing import cpu_count
import numpy as np
import shutil
import paddle
import paddle.fluid as fluid
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
In[5]

# 生成数据字典
def create_dict(data_path, dict_path):
    dict_set = set()
    # 读取全部数据
    with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    # 把数据生成一个元组
    for line in lines:
        content = line.split('\t')[-1].replace('\n', '')
        for s in content:
            dict_set.add(s)
    # 把元组转换成字典,一个字对应一个数字
    dict_list = []
    i = 0
    for s in dict_set:
        dict_list.append([s, i])
        i += 1
    # 添加未知字符
    dict_txt = dict(dict_list)
    end_dict = {"<unk>": i}
    dict_txt.update(end_dict)
    # 把这些字典保存到本地中
    with open(dict_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(dict_txt))
    print("数据字典生成完成!")
    
    
# 获取字典的长度
def get_dict_len(dict_path):
    with open(dict_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        line = eval(f.readlines()[0])
    return len(line.keys())
In[6]
# 创建序列化表示的数据,并按照一定比例划分训练数据与验证数据
def create_data_list(data_list_path):
    #在生成数据之前,首先将eval_list.txt和train_list.txt清空
    with open(os.path.join(data_list_path, 'eval_list.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f_eval:
        f_eval.seek(0)
        f_eval.truncate()
        
    with open(os.path.join(data_list_path, 'train_list.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f_train:
        f_train.seek(0)
        f_train.truncate() 
    
    with open(os.path.join(data_list_path, 'dict.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f_data:
        dict_txt = eval(f_data.readlines()[0])

    with open(os.path.join(data_list_path, 'all_data.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f_data:
        lines = f_data.readlines()
    
    i = 0
    with open(os.path.join(data_list_path, 'eval_list.txt'), 'a', encoding='utf-8') as f_eval,open(os.path.join(data_list_path, 'train_list.txt'), 'a', encoding='utf-8') as f_train:
        for line in lines:
            words = line.split('\t')[-1].replace('\n', '')
            label = line.split('\t')[0]
            labs = ""
            if i % 8 == 0:
                for s in words:
                    lab = str(dict_txt[s])
                    labs = labs + lab + ','
                labs = labs[:-1]
                labs = labs + '\t' + label + '\n'
                f_eval.write(labs)
            else:
                for s in words:
                    lab = str(dict_txt[s])
                    labs = labs + lab + ','
                labs = labs[:-1]
                labs = labs + '\t' + label + '\n'
                f_train.write(labs)
            i += 1
        
    print("数据列表生成完成!")
In[7]
#dict_path为数据字典存放路径
dict_path = data_list_path + "dict.txt"

#创建数据字典,存放位置:dict.txt。在生成之前先清空dict.txt
with open(dict_path, 'w') as f:
    f.seek(0)
    f.truncate() 
create_dict(all_data_path, dict_path)

#创建数据列表,存放位置:train_list.txt eval_list.txt
create_data_list(data_list_path)
    
数据字典生成完成!
数据列表生成完成!
In[8]
def data_mapper(sample):
    data, label = sample
    data = [int(data) for data in data.split(',')]
    return data, int(label)

#定义数据读取器
def data_reader(data_path):
    def reader():
        with open(data_path, 'r') as f:
            lines = f.readlines()
            for line in lines:
                data, label = line.split('\t')
                yield data, label
    return paddle.reader.xmap_readers(data_mapper, reader, cpu_count(), 1024)
In[9]
# 获取训练数据读取器和测试数据读取器
BATCH_SIZE = 128

train_list_path = data_list_path+'train_list.txt'
eval_list_path = data_list_path+'eval_list.txt'

train_reader = paddle.batch(
		reader=data_reader(train_list_path), 
		batch_size=BATCH_SIZE)
eval_reader = paddle.batch(
		reader=data_reader(eval_list_path), 
		batch_size=BATCH_SIZE)
 

Step2、配置网络

 

数据准备的工作完成之后,接下来我们将动手来搭建一个循环神经网络,进行文本特征的提取,从而实现微博谣言检测。

PaddlePaddle API中dynamic_lstm接口已经给我们实现了 LSTM。

 

(1)搭建网络

In[10]
# 定义长短期记忆网络

def lstm_net(ipt, input_dim):

    # 以数据的IDs作为输入

    emb = fluid.layers.embedding(input=ipt, size=[input_dim, 128], is_sparse=True)

    # 第一个全连接层

    fc1 = fluid.layers.fc(input=emb, size=128)

    # 进行一个长短期记忆操作

    lstm1, _ = fluid.layers.dynamic_lstm(input=fc1, #返回:隐藏状态(hidden state),LSTM的神经元状态

                                         size=128) #size=4*hidden_size

    # 第一个最大序列池操作

    fc2 = fluid.layers.sequence_pool(input=fc1, pool_type='max')

    # 第二个最大序列池操作

    lstm2 = fluid.layers.sequence_pool(input=lstm1, pool_type='max')

    # 以softmax作为全连接的输出层,大小为2,也就是正负面

    out = fluid.layers.fc(input=[fc2, lstm2], size=2, act='softmax')

    return out
 

(2)定义数据层

In[11]
# 定义输入数据, lod_level不为0指定输入数据为序列数据
words = fluid.data(name='words', shape=[None,1], dtype='int64', lod_level=1)
label = fluid.data(name='label', shape=[None,1], dtype='int64')
 

(3)获取分类器

In[12]
# 获取数据字典长度
dict_dim = get_dict_len(dict_path)
# 获取分类器
model = lstm_net(words, dict_dim)
 

(4)定义损失函数和准确率

定义了一个损失函数之后,还有对它求平均值,因为定义的是一个Batch的损失值。

同时我们还可以定义一个准确率函数,这个可以在我们训练的时候输出分类的准确率。

In[13]
# 获取损失函数和准确率
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=model, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
acc = fluid.layers.accuracy(input=model, label=label)
In[14]
# 获取预测程序
test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)
 

(5)定义优化方法

In[15]
# 定义优化方法
optimizer = fluid.optimizer.AdagradOptimizer(learning_rate=0.001)
opt = optimizer.minimize(avg_cost)
 

在上述模型配置完毕后,得到两个fluid.Program:fluid.default_startup_program() 与fluid.default_main_program() 配置完毕了。

参数初始化操作会被写入fluid.default_startup_program()

fluid.default_main_program()用于获取默认或全局main program(主程序)。该主程序用于训练和测试模型。fluid.layers 中的所有layer函数可以向 default_main_program 中添加算子和变量。default_main_program 是fluid的许多编程接口(API)的Program参数的缺省值。例如,当用户program没有传入的时候, Executor.run() 会默认执行 default_main_program 。

 

step3、训练网络&step4、评估网络

 

(1)创建Executor

In[16]
# use_cuda为False,表示运算场所为CPU;use_cuda为True,表示运算场所为GPU 
use_cuda = False 
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)  
# 进行参数初始化
exe.run(fluid.default_startup_program())
[]
 

(2)定义数据映射器

DataFeeder负责将数据提供器(train_reader,test_reader)返回的数据转成一种特殊的数据结构,使其可以输入到Executor中。

feed_list设置向模型输入的向变量表或者变量表名

In[17]
# 定义数据映射器
feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[words, label])
 

(3)展示模型训练曲线

In[18]
all_train_iter=0
all_train_iters=[]
all_train_costs=[]
all_train_accs=[]

all_eval_iter=0
all_eval_iters=[]
all_eval_costs=[]
all_eval_accs=[]


def draw_process(title,iters,costs,accs,label_cost,lable_acc):
    plt.title(title, fontsize=24)
    plt.xlabel("iter", fontsize=20)
    plt.ylabel("cost/acc", fontsize=20)
    plt.plot(iters, costs,color='red',label=label_cost) 
    plt.plot(iters, accs,color='green',label=lable_acc) 
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()
 

(4)训练并保存模型

Executor接收传入的program,并根据feed map(输入映射表)和fetch_list(结果获取表) 向program中添加feed operators(数据输入算子)和fetch operators(结果获取算子)。

feed map为该program提供输入数据。fetch_list提供program训练结束后用户预期的变量。

每一轮训练结束之后,再使用验证集进行验证,并求出相应的损失值Cost和准确率acc。

In[19]
EPOCH_NUM=10                                        #训练轮数
model_save_dir = '/home/aistudio/work/infer_model/' #模型保存路径
# 开始训练
for pass_id in range(EPOCH_NUM):
    # 进行训练
    for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
        train_cost, train_acc = exe.run(program=fluid.default_main_program(),
                             feed=feeder.feed(data),
                             fetch_list=[avg_cost, acc])
        all_train_iter=all_train_iter+BATCH_SIZE
        all_train_iters.append(all_train_iter)
        all_train_costs.append(train_cost[0])
        all_train_accs.append(train_acc[0])

        if batch_id % 100 == 0:
            print('Pass:%d, Batch:%d, Cost:%0.5f, Acc:%0.5f' % (pass_id, batch_id, train_cost[0], train_acc[0]))
    # 进行验证
    eval_costs = []
    eval_accs = []
    for batch_id, data in enumerate(eval_reader()):
        eval_cost, eval_acc = exe.run(program=test_program,
                                              feed=feeder.feed(data),
                                              fetch_list=[avg_cost, acc])
        eval_costs.append(eval_cost[0])
        eval_accs.append(eval_acc[0])
        
        all_eval_iter=all_eval_iter+BATCH_SIZE
        all_eval_iters.append(all_eval_iter)
        all_eval_costs.append(eval_cost[0])                                       
        all_eval_accs.append(eval_acc[0])      
    # 计算平均预测损失在和准确率
    eval_cost = (sum(eval_costs) / len(eval_costs))
    eval_acc = (sum(eval_accs) / len(eval_accs))
    print('Test:%d, Cost:%0.5f, ACC:%0.5f' % (pass_id, eval_cost, eval_acc))

# 保存模型
if not os.path.exists(model_save_dir): 
    os.makedirs(model_save_dir) 
fluid.io.save_inference_model(model_save_dir, 
                            feeded_var_names=[words.name], 
                            target_vars=[model], 
                            executor=exe)
print('训练模型保存完成!') 

draw_process("train",all_train_iters,all_train_costs,all_train_accs,"trainning cost","trainning acc")
draw_process("eval",all_eval_iters,all_eval_costs,all_eval_accs,"evaling cost","evaling acc")
Pass:0, Batch:0, Cost:0.69729, Acc:0.49219
Test:0, Cost:0.64477, ACC:0.75039
Pass:1, Batch:0, Cost:0.63815, Acc:0.82812
Test:1, Cost:0.62241, ACC:0.77617
Pass:2, Batch:0, Cost:0.60953, Acc:0.85938
Test:2, Cost:0.60753, ACC:0.80352
Pass:3, Batch:0, Cost:0.58761, Acc:0.88281
Test:3, Cost:0.58969, ACC:0.80781
Pass:4, Batch:0, Cost:0.56848, Acc:0.88281
Test:4, Cost:0.57628, ACC:0.81602
Pass:5, Batch:0, Cost:0.55267, Acc:0.89062
Test:5, Cost:0.56533, ACC:0.84023
Pass:6, Batch:0, Cost:0.53514, Acc:0.89844
Test:6, Cost:0.55352, ACC:0.84023
Pass:7, Batch:0, Cost:0.52272, Acc:0.89844
Test:7, Cost:0.54416, ACC:0.82773
Pass:8, Batch:0, Cost:0.50978, Acc:0.89844
Test:8, Cost:0.53427, ACC:0.82773
Pass:9, Batch:0, Cost:0.49539, Acc:0.89844
Test:9, Cost:0.52572, ACC:0.84023
训练模型保存完成!
 

step5、模型预测

In[20]
# 用训练好的模型进行预测并输出预测结果
# 创建执行器
place = fluid.CPUPlace()
infer_exe = fluid.Executor(place)
infer_exe.run(fluid.default_startup_program())

save_path = '/home/aistudio/work/infer_model/'

# 从模型中获取预测程序、输入数据名称列表、分类器
[infer_program, feeded_var_names, target_var] = fluid.io.load_inference_model(dirname=save_path, executor=infer_exe)


# 获取数据
def get_data(sentence):
    # 读取数据字典
    with open('/home/aistudio/data/dict.txt', 'r', encoding='utf-8') as f_data:
        dict_txt = eval(f_data.readlines()[0])
    dict_txt = dict(dict_txt)
    # 把字符串数据转换成列表数据
    keys = dict_txt.keys()
    data = []
    for s in sentence:
        # 判断是否存在未知字符
        if not s in keys:
            s = '<unk>'
        data.append(int(dict_txt[s]))
    return data


data = []
# 获取图片数据
data1 = get_data('兴仁县今天抢小孩没抢走,把孩子母亲捅了一刀,看见这车的注意了,真事,车牌号辽HFM055!!!!!赶紧散播! 都别带孩子出去瞎转悠了 尤其别让老人自己带孩子出去 太危险了 注意了!!!!辽HFM055北京现代朗动,在各学校门口抢小孩!!!110已经 证实!!全市通缉!!')
data2 = get_data('重庆真实新闻:2016年6月1日在重庆梁平县袁驿镇发生一起抢儿童事件,做案人三个中年男人,在三中学校到镇街上的一条小路上,把小孩直接弄晕(儿童是袁驿新幼儿园中班的一名学生),正准备带走时被家长及时发现用棒子赶走了做案人,故此获救!请各位同胞们以此引起非常重视,希望大家有爱心的人传递下')
data3 = get_data('@尾熊C 要提前预习育儿知识的话,建议看一些小巫写的书,嘻嘻')
data.append(data1)
data.append(data2)
data.append(data3)

# 获取每句话的单词数量
base_shape = [[len(c) for c in data]]

# 生成预测数据
tensor_words = fluid.create_lod_tensor(data, base_shape, place)

# 执行预测
result = exe.run(program=infer_program,
                 feed={feeded_var_names[0]: tensor_words},
                 fetch_list=target_var)

# 分类名称
names = [ '谣言', '非谣言']

# 获取结果概率最大的label
for i in range(len(data)):
    lab = np.argsort(result)[0][i][-1]
    print('预测结果标签为:%d, 分类为:%s, 概率为:%f' % (lab, names[lab], result[0][i][lab]))
预测结果标签为:0, 分类为:谣言, 概率为:0.681532
预测结果标签为:0, 分类为:谣言, 概率为:0.612849
预测结果标签为:1, 分类为:非谣言, 概率为:0.533145

 点击链接,使用AI Studio一键上手实践项目吧:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/283337

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

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