针对当前诸多网络平台的谣言泛滥现象，提出结合长短期记忆（Long-short Term Memory，LSTM）网络与支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的可移植谣言早期检测模型。将谣言文本转换为向量序列，通过LSTM网络挖掘谣言文本的深层特征，并引入有效度、敏感度与热度特征。通过SVM融合训练拟合表明，该模型在多平台数据集上表现出良好的预测结果。