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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于多模态交互的谣言检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114548274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210163061.4，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于多模态交互的谣言检测方法及系统是由王新刚;吕建东;赵晶设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态交互的谣言检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态交互的谣言检测方法及系统，包括：获取若干条待检测推文；提取每条待检测推文的序列增强文本特征；提取每条待检测推文的序列增强视觉特征；基于序列增强文本特征和序列增强视觉特征，使用交互使用注意力机制，获得带有文本注意力的视觉特征和带有视觉注意力的文本特征，并基于带有文本注意力的视觉特征和带有视觉注意力的文本特征，生成视觉特征和文本特征；将带有文本注意力的视觉特征、带有视觉注意力的文本特征、视觉特征和文本特征进行特征融合，基于融合后的特征，得到每条待检测推文是否为谣言的结果。能够有效地融合待检测推文中的多模态数据并生成联合表示，提高了谣言检测的精度。

本发明授权一种基于多模态交互的谣言检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态交互的谣言检测方法，其特征在于，包括：获取若干条包含文本内容与视觉内容的待检测推文；基于每条待检测推文的文本内容，提取每条待检测推文的序列增强文本特征；基于每条待检测推文的视觉内容，提取每条待检测推文的序列增强视觉特征；基于序列增强文本特征和序列增强视觉特征，使用交互使用注意力机制，获得带有文本注意力的视觉特征和带有视觉注意力的文本特征，并基于带有文本注意力的视觉特征和带有视觉注意力的文本特征，生成视觉特征和文本特征；将带有文本注意力的视觉特征、带有视觉注意力的文本特征、视觉特征和文本特征进行特征融合，得到融合后的特征；所述特征融合的具体方法为：将带有文本注意力的视觉特征与视觉特征拼接后，通过由全连接层组成的融合识别块，得到第一早期融合结果；将带有视觉注意力的文本特征与文本特征拼接后，通过由全连接层组成的融合识别块，得到第二早期融合结果；将第一早期融合结果和第二早期融合结果通过分配权重融合，得到融合后的特征；早期融合包含三个全连接层：第一全连接层Fc-1,第二全连接层Fc-2,第三全连接层Fc-3，并在全连接层之间添加了Dropout层：第一Dropout层Dropout-1和第二Dropout层Dropout-2；将源特征与生成特征拼接后送入全连接层中得到早期融合结果：将带有文本注意力的视觉特征与视觉特征拼接后，通过由全连接层组成的融合识别模块，得到第一早期融合结果，其中EF指代早期融合：Result-1＝EF{att_FV,gen_FV}；将带有视觉注意力的文本特征与文本特征拼接后，通过由全连接层组成的融合识别模块，得到第二早期融合结果：Result-2＝EF{att_FT,gen_FT}；晚期融合通过分配权重融合来自早期融合的结果，将第一早期融合结果和第二早期融合结果通过分配权重融合，其中LF指代晚期融合，得到融合后的特征，即晚期融合结果：Result＝LF{Result-1,Result-2}；使用交叉熵定义了模块的损失，并用Y来表示事件标签，Resulti代表第i条推文的预测结果： 通过寻求最佳参数来最小化模块损失函数LF： 基于融合后的特征，得到每条待检测推文是否为谣言的结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。