基于TF-IDF特征优化的CNN-LSTM混合模型在虚假新闻分类中的实证分析与性能提升

针对社交媒体虚假新闻实时验证难题，印度国家电子与信息技术研究所团队创新性提出融合TF-IDF特征提取与CNN-LSTM的深度学习模型。研究通过词嵌入层构建语义表征，结合卷积神经网络(CNN)捕捉局部特征与长短期记忆网络(LSTM)捕获时序依赖，在六类新闻数据集上实现81%的验证准确率，较传统机器学习方法提升23-40%，为多类别虚假新闻识别提供了可解释性强、计算效率高的解决方案。

　　

在数字信息爆炸的时代，社交媒体平台已成为新闻传播的双刃剑。Twitter数据显示虚假信息传播速度比真实内容快100倍，而虚假政治新闻可能导致数百万人产生认知偏差。传统基于SVM、随机森林等机器学习方法在应对多类别新闻分类时，准确率普遍低于60%，且难以捕捉文本的深层语义特征。这种技术瓶颈使得虚假新闻如同"数字病毒"般在社交网络蔓延，不仅扭曲公众认知，更可能危及社会安定。

印度国家电子与信息技术研究所（National Institute of Electronics and Information Technology, Shimla）的研究团队突破性地将卷积神经网络(CNN)的空间特征提取能力与长短期记忆网络(LSTM)的时序建模优势相结合。通过引入TF-IDF加权技术构建词向量，配合最大池化层降维，最终在包含政府新闻、中东新闻等六类别的公开数据集上，该模型在50个epoch内实现81.23%的验证准确率，较BiLSTM基准模型提升约15%。相关成果发表在《Array》期刊，为资源受限环境下实现高效虚假新闻检测提供了新范式。

研究团队采用三大关键技术路线：首先运用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）加权算法进行特征选择，通过计算词频-逆文档频率ω_x,y=tf_x,y×log(D/df_x)筛选关键特征；其次构建包含6层卷积核的CNN架构，采用ReLU激活函数提取n-gram局部特征；最后通过双向LSTM单元建模长程依赖，其遗忘门f_gate=σ_g(ω¹_Input×x₂+ω¹_prev×h_state+b_f)动态控制信息流。实验采用70:30的数据划分策略，在Adam优化器(学习率0.001)下完成模型训练。

"特征提取与词嵌入"部分证实，TF-IDF加权较传统词袋模型使LSTM学习效率提升37%。通过可视化文档长度分布，研究发现将序列长度截断为500个token可平衡计算效率与信息完整性。"混合模型架构"章节显示，CNN层使用6个不同尺寸的卷积核并行工作，最大池化层输出经tanh激活后，其空间特征与LSTM时序特征的融合使F1-score达到0.68。"性能对比实验"中，该模型在政府新闻类别表现突出（精确率0.23 vs BiLSTM的0.21），而在中东新闻分类中召回率提升66%（0.25 vs 0.16）。特别值得注意的是，模型在政治新闻分类的AUC值达0.68，显著优于传统决策树(0.49)和随机森林(0.41)。

该研究创新性地证明，在有限计算资源（单CPU环境）下，通过CNN-LSTM混合架构可有效解决文本分类中的空间-时序特征联合建模难题。相比需要海量预训练的BERT等transformer模型，该方法在保持81%准确率的同时，训练时间缩短60%。研究同时揭示，当处理"政府新闻"等专业领域文本时，TF-IDF特征工程比纯端到端学习更具优势。这些发现为医疗健康信息审核、金融舆情监控等需要高解释性的场景提供了技术蓝本，特别是在处理非英语文本时，这种基于传统特征增强的深度学习框架展现出独特适应性。未来研究可探索遗传算法优化特征权重，或结合图神经网络捕捉跨文档关联，进一步提升模型在跨语言场景中的泛化能力。