基于自然語言處理（NLP）的網絡謠言智能識別與治理框架建構

【摘要】隨著信息技術的迅猛發展與社交媒體的廣泛普及，網絡謠言的傳播速度和影響力呈現出前所未有的增強趨勢。網絡謠言的精準識別與有效治理成為當下亟待解決的重要問題。針對這一挑戰，基于自然語言處理技術在網絡謠言智能識別與治理策略研究，旨在建構一種基于自然語言處理技術網絡謠言智能識別與治理框架：建立知識驅動的分層檢測，突破傳統單維度文本分析的局限；提升跨平臺溯源能力，解決“平臺孤島”導致的治理碎片化問題；優化學習動態治理策略，適應謠言傳播的復雜博弈環境；加強政府、企業和社會組織等各方合作與協同，形成強大的治理合力。

【關鍵詞】自然語言處理；網絡謠言；謠言治理；機器學習

在信息爆炸的互聯網時代，網絡謠言作為一種特殊的信息形態，其快速傳播與廣泛影響已成為一個不容忽視的社會現象。在當下的學術研究語境中，自然語言處理（Natural Language Processing，以下簡稱NLP）技術于近年來經歷了高速的演進歷程。這一技術在謠言治理這一特定領域中，正逐步彰顯出極為廣闊的應用潛力與前景。NLP技術作為人工智能學科體系內的關鍵構成分支，其核心研究目標聚焦于探索計算機系統對于人類自然語言的理解與處理機制。NLP技術以自然語言為主要研究主體，借助計算機技術手段，對自然語言進行系統性的分析、精準的理解以及高效的處理。在此過程中，NLP技術運用量化研究方法，對語言信息進行深度挖掘與解析，進而構建起一套適用于人機交互場景的語言描述體系。通過對人類自然語言處理能力的模擬，NLP技術能夠對文本信息實施深層次的語義理解與智能化的特征分析，由此衍生出機器翻譯、情感傾向分析、文本內容生成、語音信號識別等一系列多元化的應用場景。這些應用成果為解決復雜語句在理解與生成過程中所面臨的諸多難題，提供了堅實且強大的技術保障與支撐。

然而，盡管NLP在網絡謠言識別中的應用廣泛，但也面臨著諸多挑戰。謠言文本往往具有模糊性、多樣性及隱蔽性等特點，使得NLP技術對其特征提取和模型訓練的過程變得更為復雜；不同文化背景下的謠言傳播機制也存在差異，需要針對不同地域、不同語言環境下的謠言進行深入研究。值得注意的是，隨著人工智能在新媒體領域廣泛應用，“AI污染”問題泛濫，其生成的迷惑性內容成為謠言源頭且易被惡意利用，自動化傳播算法也加劇了謠言的擴散，增加了識別難度。這種“AI污染”與傳統問題交織，令新媒體時代網絡謠言識別任務更加艱巨。本文基于NLP技術在網絡謠言智能識別與治理策略研究，旨在構建一套有效的謠言識別與治理框架，以提高謠言識別的準確性和效率，為謠言治理提供科學依據和技術支持。

一、NLP技術在謠言識別中的應用

NLP技術在謠言識別過程中通過一系列精細的文本分析步驟，能夠有效揭示謠言的特征，從而實現對謠言的智能識別。這一過程主要分為三個關鍵環節：文本預處理、特征提取與選擇、模型構建與訓練。

（一）文本預處理：奠定謠言識別的基礎

文本預處理作為謠言識別的起始且至關重要的環節，其核心目標在于將未經加工的原始文本數據，通過一系列特定操作，轉化為契合后續分析與處理流程的規范化形式。此環節涵蓋了數據清洗、分詞以及詞性標注等主要步驟。在謠言信息內容所依托的原始文本數據中，普遍存在大量諸如無關字符、標點符號以及停用詞等類型的噪聲信息。從謠言識別的研究視角來看，此類信息無法為識別過程提供實質性的助力，反而會在計算層面增加不必要的復雜度。基于此，實施數據清洗這一關鍵步驟便顯得尤為必要。通過數據清洗，能夠有效篩除上述噪聲信息，從而切實提升數據質量，為后續的分析流程創造有利條件；中文文本的分詞操作，在NLP技術的研究范疇內屬于一項基礎性且不可或缺的任務，分詞效果的優劣，會對后續的特征提取環節以及模型訓練成效產生直接且關鍵的影響。特別是針對謠言文本而言，其文本構成往往涵蓋大量專業術語以及網絡新興用語等特殊詞匯，這就要求在分詞過程中，選用更為精準、適配的分詞算法，例如基于深度學習架構所構建的分詞模型，以此來顯著提升分詞的準確率，保障后續分析的可靠性；詞性標注本質上是針對文本中的每一個詞匯進行詞性分類的過程。在謠言識別的研究體系里，詞性標注能夠為深入理解文本的結構特征以及語義內涵提供有力支持，進而為后續的特征提取工作輸送豐富且有價值的信息。

（二）特征提取與選擇：揭示謠言的本質特征

在謠言識別的研究與實踐框架中，特征提取與選擇占據著極為關鍵的地位。此環節需從完成預處理的文本數據里，抽取出可有效區分謠言與真實信息的特征要素。其涵蓋的特征提取方式豐富多樣，主要包括詞匯特征、語法特征以及語義特征。詞匯特征的提取主要通過對文本中詞匯出現頻率的統計分析來實現。在謠言文本中，部分特定詞匯往往呈現出較高的出現頻率，通過對這類詞匯頻率的統計，可獲取具有指示意義的詞匯特征；語法特征則側重于對文本語法結構的剖析，諸如句子長度、復雜句式的運用情況等，均是語法特征分析的重要維度。這些語法層面的特征能夠從結構角度為謠言識別提供依據；語義特征的提取借助詞向量模型，如經典的Word2Vec、GloVe等模型得以實現。此類模型具備強大的能力，能夠精準捕捉詞匯間的語義關聯，從而從語義層面挖掘文本信息，為謠言識別提供深層次的特征支持。[1]統計特征的提取同樣具有重要價值。例如文本的整體長度、標點符號的使用頻率等統計量，均能從不同側面反映文本的特征，且在謠言識別中發揮作用。

（三）模型構建與訓練：實現謠言的智能識別

經過特征的提取與選擇，選擇合適的機器學習或深度學習算法進行模型構建與訓練，是謠言識別的最后一步，也是謠言識別的核心步驟。鑒于謠言識別所呈現出的獨特特征與實際需求，既能夠選用諸如支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、樸素貝葉斯（NB）等經典的機器學習算法，也可考慮采用卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習算法。在訓練過程中，模型參數的動態調整至關重要，諸如學習率、迭代次數等關鍵參數，均需通過不斷的試驗與優化，以實現模型性能的提升。為探尋最優的模型參數組合，還需引入交叉驗證、網格搜索等行之有效的優化方法，以此保障模型訓練的科學性與高效性；當模型訓練完畢后，即可運用測試集數據對模型進行全面評估。評估所涉及的指標包含準確率、召回率、F1分數等，這些指標能夠從不同側面精準反映模型在謠言識別任務中的性能表現。基于評估所獲取的結果，能夠對模型實施針對性的調優操作，進而提升模型在謠言識別方面的精度以及泛化能力，確保模型在實際應用場景中具備更為可靠的性能表現。

2019年4月1日，阿里巴巴達摩院機器智能實驗室發布了一項用于識別網絡謠言和假新聞的AI模型——“AI謠言粉碎機”。該模型基于深度學習和神經網絡技術，通過對信息的多維度分析，實現了快速且準確的謠言識別。在2019年舉辦的SemEval國際語義測試大賽中，“AI謠言粉碎機”以81%的準確率刷新了假新聞識別的世界紀錄，顯著提升了謠言識別的效率。該模型通過分析信息源、用戶畫像、傳播路徑以及與權威知識庫的匹配驗證等多方面數據，能夠在1秒內判斷新聞的真實性。此外，“AI謠言粉碎機”不僅能夠快速識別謠言，還能通過傳播路徑索引，向曾經接觸過虛假信息的用戶推送官方辟謠信息，有效遏制謠言的擴散。這一技術的應用為社交媒體平臺和新聞網站提供了高效的謠言治理工具，有望承擔60%的審核工作量。[2]

二、NLP技術在謠言識別運用中的困境

NLP技術在謠言識別的應用中，盡管其強大的文本分析能力和信息提取技術為謠言識別和傳播路徑分析提供了有力支持，但仍面臨著來自技術層面、數據質量層面、法律倫理層面、社會心理層面和AI層面等一系列困境。

（一）技術層面困境

從技術層面來看，語言的復雜性和多樣性給NLP技術在謠言治理的應用方面帶來了巨大挑戰。語言的多義性、歧義性以及語境依賴性使得準確理解和分析文本變得困難[3]。同一個詞匯在不同的語境中可能具有完全不同的含義，這就容易導致NLP算法在提取文本特征和進行語義理解時出現偏差。不僅如此，語言的表達方式豐富多樣，包括隱喻、反諷等修辭手法，這些也增加了NLP技術準確識別謠言的難度。網絡謠言的不斷演變和創新也給NLP技術的適應性提出了更高要求。新的謠言形式和內容不斷涌現，可能涉及新的話題、新的語言風格或新的傳播渠道。NLP技術需要不斷地進行更新和優化，以跟上謠言變化的步伐。

（二）數據質量層面困境

標注數據是訓練NLP謠言識別模型的基礎，但由于謠言的復雜性和主觀性，不同的標注者可能對同一文本的標注結果存在差異。這種標注不一致性會影響模型的訓練效果，降低謠言識別的準確性。此外，數據的時效性也是一個問題。網絡謠言傳播速度快，新的謠言不斷產生，而現有的數據可能已經過時。如果不能及時更新數據，NLP技術就難以有效地識別新出現的謠言。數據的代表性也會影響NLP技術的性能。如果數據集中只包含特定類型的謠言，那么對于其他類型的謠言，模型可能無法進行準確識別。

（三）法律倫理層面困境

在運用NLP技術治理網絡謠言的情境下，法律與倫理層面的問題呈現出高度的復雜性和敏感性，對技術的合理應用形成了多維度的制約。從法律視角來看，NLP技術依賴大量的網絡文本數據來訓練模型，而這些數據的來源可能涉及復雜的版權、授權以及隱私法律規定，在收集和整理網絡文本數據時，如果未經用戶明確同意或違反相關服務協議，可能會引發侵犯知識產權或違反數據保護法規的法律風險。從倫理角度審視，謠言的定義邊界模糊性是一個核心問題。由于不同文化、社會群體以及個體在價值觀、認知水平和信息解讀方式上存在差異，對于某一信息是否構成謠言的判斷可能存在主觀性。NLP技術所依據的模型和算法通常是基于一定的標準和規則構建的，但這些標準可能與部分社會群體的觀點不一致，過度嚴格的謠言治理可能會限制公眾表達自己觀點的權利，阻礙社會的多元化發展。

（四）社會心理層面困境

人作為社會性動物，具有強烈的從眾傾向，因此，從眾心理也在謠言傳播過程中扮演著關鍵角色。當一個謠言在網絡中開始傳播時，個體往往會受到周圍人群行為的影響，看到他人轉發或討論某一謠言，自己也會在未經充分思考的情況下跟風參與。此類從眾行為在謠言傳播進程中不僅明顯助其傳播速率提升，還極大拓展了其傳播范圍，致使謠言在較短時間跨度內催生大規模的傳播效能。具體到謠言傳播的特定情境中，大規模的傳播群體集結、高度一致的傳播趨向，以及部分具備虛假權威性表征的傳播源頭，諸如不實的專家論斷或者知名賬號的不實分享等，均會強化個體的從眾心理傾向，進而為謠言的進一步擴散提供持續的驅動力。

（五）AI層面困境

網絡謠言識別與治理中面臨著AI污染風險。“AI污染”風險指人工智能技術在謠言生成、傳播及演化過程中引發的雙重異化效應：一方面體現為AI作為技術工具被惡意用于自動化生產深度偽造內容，如換臉視頻、AI生成虛假新聞，通過語義變異、多模態合成等技術繞過傳統檢測機制，實現謠言批量化制造；另一方面源于AI系統自身的數據缺陷與算法漏洞，例如訓練數據遭病毒攻擊導致模型輸出偏見信息，或大語言模型無意識生成事實錯誤表述。此類風險具有隱蔽性強、傳播規模大及自我進化快等特征，不僅加劇了謠言治理的技術復雜度，更可能引發公眾認知失調與社會信任危機。AI謠言的傳播速度和影響力在不斷增強。清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心發布的《揭秘AI謠言：傳播路徑與治理策略全解析》研究報告指出，2023年以來，網絡謠言整體態勢平穩，但AI謠言量近半年增長65%。[4]此外，AI謠言的治理也面臨成本增加的問題，由于其生成速度快、數量多且形式多樣，平臺需要投入更多的人力、物力和技術資源進行識別和處理。今日頭條在2024年累計攔截不實信息超500萬條，封禁造謠、傳謠等違規賬號4.77萬。[5]

三、基于NLP技術網絡謠言治理框架

（一）基于知識增強的分層謠言識別體系

針對謠言語義的復雜性，構建知識增強的分層識別框架顯得尤為重要。該框架采用分層識別機制，結合知識增強型預訓練模型與多粒度語義分析技術，實現對謠言內容的高效檢測。在數據層，集成多源異構數據（社交媒體、新聞平臺）與權威知識庫，如世界衛生數據平臺辟謠庫，構建覆蓋多領域的謠言語料庫。在模型層，提出知識注入型預訓練模型（Knowledge-enhanced BERT），通過實體鏈接技術將醫學、法律等領域知識嵌入語義表示，實現詞級（謠言高頻詞匹配）、句級（夸張修辭識別）與篇章級（事理圖譜驗證）的多粒度檢測。這種多粒度的檢測方法能夠從不同層面揭示謠言的特征，提高識別的準確性和魯棒性。[6]在應用層，部署實時預警系統，響應延遲控制在10秒內，并輸出可信度分級標簽，如“疑似謠言”“已核實虛假”等，以便及時采取相應的治理措施。

（二）跨平臺傳播路徑的智能溯源機制

在謠言治理中，跨平臺傳播路徑的智能溯源機制具有重要的意義。該機制通過追蹤和分析謠言在不同平臺之間的傳播路徑，解決了謠言跨平臺傳播的治理碎片化問題，實現了對謠言源頭的準確追溯。具體而言，該機制首先將用戶信息和推文內容作為用戶的特征，通過預訓練語言模型將其轉化為用戶特征向量。對于完全沒有發送過推文的用戶，采用隨機初始化向量作為其節點特征，并隨著后續訓練更新特征向量。融合網絡結構和用戶特征向量，通過圖神經網絡對多個平臺之間的用戶節點進行學習，得到每個用戶節點的最終特征向量表示。最后，計算每個用戶之間的余弦相似度，將高于閾值的用戶增加虛擬邊，以對不同平臺之間的用戶進行對齊。[7]這種跨平臺的用戶對齊方法能夠有效追蹤謠言的傳播路徑，準確識別謠言的源頭，從而采取針對性的治理措施，有效阻斷謠言的傳播。

（三）基于強化學習的動態治理策略

強化學習（Reinforcement Learning）作為機器學習領域的重要分支，是一種借助與環境展開交互從而探尋最優策略的學習范式。在網絡謠言治理的研究與實踐場景下，多智能體強化學習（Multi-AgentReinforcement Learning，簡稱為MARL）作為對強化學習框架的拓展被提出。該方法聚焦于多個智能體之間既存在協作又存在競爭的復雜關系，尤其適用于動態調整網絡謠言治理策略，以此契合持續變化的謠言傳播模式以及復雜多變的網絡環境。在網絡謠言治理的研究中，可將整個治理流程抽象為一個馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，簡稱為MDP）。在此過程中，狀態空間的構成要素包含謠言的傳播階段以及用戶的情感傾向等關鍵維度；動作空間則囊括了諸如限流、辟謠推送等一系列切實可行的治理措施；而獎勵函數的設定，則以謠言轉發量的下降率以及社會公信力的提升幅度作為核心衡量指標。在對智能體開展訓練時，選用近端策略優化（Proximal Policy Optimization，簡稱為PPO）算法作為訓練手段。PPO算法展現出獨特的優勢，其在樣本復雜度、算法簡潔性以及計算耗時等方面實現了出色的權衡。這種平衡特性使得PPO算法能夠為大規模應急智能決策場景構建起一套切實有力且具備高度可行性的解決方案，從而極大地推動應急智能決策領域在實際應用中的發展與完善。

（四）加強合作與協同

在網絡謠言治理的復雜體系中，強化政府、企業、社會組織等多元主體間的合作與協同機制，是實現高效治理的關鍵路徑。政府作為社會治理的核心力量，應充分發揮主導性作用，通過制定并完善相關政策法規、加大對網絡謠言傳播行為的監管力度，嚴厲打擊各類謠言滋生與擴散現象。企業憑借其在技術領域的獨特優勢，能夠為謠言治理提供堅實的技術支撐以及可靠的平臺保障，助力構建高效的謠言監測與處置體系。社會組織則可有效匯聚民間力量，積極開展謠言識別科普工作以及辟謠宣傳活動，致力于提升社會公眾對網絡謠言的防范意識與辨別能力。NLP技術作為當下前沿的信息技術手段，能夠為各方主體參與網絡謠言治理提供有力的技術賦能，促進信息在不同主體間的高效共享，進而推動協同治理模式的深度發展。

四、結語

以上研究表明，NLP技術在網絡謠言的智能識別與治理中展現出了巨大的潛力和價值。在謠言識別維度，NLP技術所涵蓋的文本特征提取方法以及機器學習算法等應用，為精準判別謠言提供了極為有效的技術支撐。其借助文本預處理、特征提取與篩選、模型構建與訓練等一系列連貫且關鍵的環節，能夠敏銳捕捉并及時遏制謠言的擴散態勢，對于維護社會穩定秩序以及公眾信任體系具有重要意義。然而不可忽視的是，NLP技術在實際應用進程中仍面臨諸多現實困境。為應對日益復雜多變的網絡謠言識別與治理工作，本文提出了綜合性的治理框架，包括知識增強的分層謠言識別體系、跨平臺傳播路徑的智能溯源機制、基于強化學習的動態治理策略以及加強各方合作與協同。隨著技術的持續迭代升級以及各方主體的協同奮進，NLP技術必將在網絡謠言治理實踐中發揮更為關鍵的作用，為營造真實、可信、健康的網絡環境筑牢堅實的技術根基。

參考文獻：

[1]曾明睿，袁夢奇，邵曦，等.文本特征提取的研究進展[J].南京信息工程大學學報（自然科學版），2019，11（06）：706-715.

[2]阿里云.最快1秒鑒定真假，AI謠言粉碎機來了！[EB/OL].[2019-04-01].https：//developer.aliyun.com/article/696241.

[3]王子威.論AIGC對文本中心主義的發展與挑戰[J].福建師范大學學報（哲學社會科學版），2024（1）：75-87+170.

[4]張詩瑤.揭秘AI謠言：傳播路徑與治理策略全解析[R].北京：清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心，2024.

[5]每日經濟新聞.新的AI謠言加劇“認知戰爭” 面對低質AI內容治理，今日頭條如何接招？[EB/OL].[2025-02-25].https：//news.qq.com/rain/a/20250225A04KUT00.

[6]韓毅，喬林波，李東升，等.知識增強型預訓練語言模型綜述[J].計算機科學與探索，2022，16（07）：1439-1461.

[7]Alsuwat E，Alsuwat H .An improved multi-modal framework for fake news detection using NLP and Bi-LSTM[J].The Journal of Supercomputing，2024，81（1）：177-177.

作者簡介：王曉雨，中國傳媒大學新聞學院博士生（北京 100024）；王燦發，中國傳媒大學新聞學院教授、博士生導師（北京 100024）。

編校：鄭 艷