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申请/专利权人：广西师范大学
摘要：本发明提供一种融合传播特征与多模态内容特征的虚假新闻检测方法，包括：提取新闻中多模态内容特征，并基于缩放点积注意力、多模态注意力机制进行多模态特征融合；构建“新闻‑用户‑帖子”的节点异构图，并以多模态内容融合特征作为节点特征，通过异构采样获取新闻节点的传播特征；将新闻节点的多模态内容融合特征、传播特征通过Transformer编码器‑解码器进行聚合；将聚合特征输入虚假新闻分类器预测该新闻节点是否属于假新闻。本发明本发明能够捕捉不同模态特征的唯一性和相关性，还处理了异构社交网络中的全局结构表示，提升了虚假信息检测准确率。
主权项：1.一种融合传播特征与多模态内容特征的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括：提取新闻中多模态内容特征，并基于缩放点积注意力、多模态注意力机制进行多模态特征融合；构建“新闻-用户-帖子”的节点异构图，并以多模态内容融合特征作为节点特征，通过异构采样获取新闻节点的传播特征；将新闻节点的多模态内容融合特征、传播特征通过Transformer编码器-解码器进行聚合；将聚合特征输入虚假新闻分类器预测该新闻节点是否属于假新闻。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西师范大学 一种融合传播特征与多模态内容特征的虚假新闻检测方法
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