基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法

文档序号:36444802发布日期:2023-12-21 13:01阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法,其特征在于:

3.根据权利要求1所述基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法,其特征在于:

4.根据权利要求1所述基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法,其特征在于:

5.根据权利要求1所述基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法,其特征在于:

6.根据权利要求1所述基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法,其特征在于:

7.一种基于自适应融合的多模态虚假新闻检测系统,其特征在于:

8.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法。


技术总结
本发明涉及领域,具体涉及一种基于自适应融合的多模态虚假新闻检测方法,包含以下步骤:使用文本和图像编码器分别提取单模态特征;使用交叉注意力实现模态间的特征互补;将提取的文本特征投影到低维空间进行单视角预测;使用自适应融合模块进行多模态特征交互融合;利用融合后的多模态特征进行分类;联合分类损失和单视角损失进行网络训练。本发明利用文本的多层语义来捕获丰富的文本信息,利用文本视角预测来减少多模态特征复杂性对分类结果的影响,利用交叉注意力模块解决了多模态特征之间的异构型,以及通过自适应融合模块解决了传统多模态特征融合的问题。

技术研发人员:高赞,杨红旗,赵一博,马春杰
受保护的技术使用者:天津理工大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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