一种基于多任务学习模型的假新闻检测方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201910354263.5
IPC分类号：G06F16/35;G06Q50/00
申请日期：
2019-04-26
申请人：
哈尔滨工业大学（深圳）

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于多任务学习模型的假新闻检测方法及系统
申请号	CN201910354263.5	申请日期	2019-04-26
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-08-30	公开/公告号	CN110188194A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;0查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学（深圳）	申请人地址	广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学（深圳）	当前权利人	哈尔滨工业大学（深圳）
发明人	廖清;韩浩;丁烨;漆舒汉;蒋琳;王轩
代理机构	广州三环专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于多任务学习模型的假新闻检测方法及系统。在一个实施例中采用多任务学习模型，对待检测新闻的真实性检测和主题分类这两个任务进行联合训练，并同时返回所述待检测新闻的真实性以及所述待检测新闻的所属主题。本发明实施例的教导，能够同时检测出新闻的真实性以及新闻的所属主题，且提高了假新闻检测和主题分类的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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