基于伪孪生网络的虚假新闻检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210838961.4
IPC分类号：G06F16/33;G06F16/35;G06F16/55;G06F16/583;G06F16/9536;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82
申请日期：
2022-07-18
申请人：
黑龙江大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于伪孪生网络的虚假新闻检测方法
申请号	CN202210838961.4	申请日期	2022-07-18
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-08	公开/公告号	CN115309860A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/33	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;3;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;5;5;;;G;0;6;F;1;6;/;5;8;3;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;0;;;G;0;6;V;1;0;/;4;4;;;G;0;6;V;1;0;/;7;6;4;;;G;0;6;V;1;0;/;8;2查看分类表>
申请人	黑龙江大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区黑龙江大学计算机科学技术学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	黑龙江大学	当前权利人	黑龙江大学
发明人	刘勇;姜凯育;玄萍;黎玲利
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明属于虚假新闻检测技术领域，具体涉及一种基于伪孪生网络的虚假新闻检测方法，该方法的模型主要包括特征提取器和匹配网络，该方法具体步骤如下1）对于输入的新闻数据，分别将文本数据和图像数据输入对应的特征提取器，获取文本和图像两个层次的特征；2）将学习到的文本和图像特征作为匹配网络的输入，匹配网络把它们映射到一个新的目标空间中，使用一个匹配度量函数进一步衡量两个特征在语义上的匹配程度；3）根据匹配网络的输出，进而预测新闻内容的真实性。本发明利用不同模态数据的匹配程度来检测虚假新闻，克服了以往的方法只能检测特定领域虚假新闻的弊端，使得多模态虚假新闻检测模型的领域适用性更强。

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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