【目的/意义】在谣言检测过程中，针对文本的上下文语义特征和主题语义特征没有得到充分的问题，提出了一种融合BERT和主题模型的谣言检测方法，提升谣言检测效果。【方法/过程】利用BERT模型挖掘文本动态上下文语义特征，利用主题模型挖掘文本主题语义特征；同时结合了微博影响力和用户可信度特征，并在微博影响力特征设计阶段考虑了时效性因素；将以上特征进行充分融合，构建谣言检测模型。【结果/结论】以微博真实数据进行实证分析，实验结果表明，该方法在进行谣言检测任务时效果较好，准确率最高达到了93.68%，相较于表现性能最好的传统机器学习方法、深度学习方法、融合特征方法分别提升了...
