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申请/专利权人：江苏海洋大学;梦西游文化科技(连云港)有限公司
摘要：本发明提供了一种基于多源域适应的跨领域虚假新闻检测方法，旨在解决现有虚假新闻检测方法无法推广到未知领域的问题，以提高模型在面对新出现领域上的性能表现。本方法基于多源域适应，为了从多源领域转移知识，该方法通过对抗性训练学习领域不变特征表示，并为多源领域新闻学习一组虚假新闻分类器。同时设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异，第一阶段对齐特定领域的分布，即分别将每对源和目标领域数据映射到多个不同的特征空间中，学习多个领域不变的表示，第二阶段是对齐特定于领域的分类器，通过特定领域的判定边界对齐分类器的输出。此外，为量化不同源域的贡献度，利用相似性度量以构建自适应权重融合不同分类器输出实现虚假新闻检测。本发明所提供的多源域适应虚假新闻检测方法可以应用于社交媒体、新闻传媒、在线问答等领域，为用户提供可靠、准确的信息，具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于多源域适应的跨领域虚假新闻检测方法，其特征在于：其采用了多源域适应的办法将不同源域的特征融合解决跨领域虚假新闻检测问题，具体包括以下步骤完成判断该新闻是否为虚假新闻：S1：接收源域和目标域新闻内容P，将输入新闻内容经过编码器E提取新闻特征；S2：通过领域鉴别器和新闻分类器进行对抗学习，获取领域不变特征表示；S3：通过MMD损失对齐源域和目标域之间的分布差异；S4：通过绝对值损失对齐分类器输出；S5：通过衡量不同源域与目标域之间的相似度，构建不同源域的权重；S6：通过权重融合不同分类器输出实现对目标域虚假新闻的预测；S7：构建整体损失，并通过损失对模型进行优化训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏海洋大学 梦西游文化科技(连云港)有限公司 一种基于多源域适应的跨领域虚假新闻检测方法
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