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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于多模态对抗对比学习的谣言鉴别方法及装置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：CN116403229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310268846.2，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权一种基于多模态对抗对比学习的谣言鉴别方法及装置是由邹婷;钱忠设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态对抗对比学习的谣言鉴别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态对抗对比学习的谣言鉴别模型训练方法，包括获取样本数据文本图像对与相关评论；提取文本图像对的文本初步特征与图像初步特征，输入模态鉴别器；利用对抗学习，最小最大化模态鉴别器损失，获取模态不变特征；提取相关评论基于时序变化的立场变化特征与情感变化特征，输入特征鉴别器中；利用对抗学习，最小最大化特征鉴别器损失，更新特征鉴别器，获取融合特定特征；将模态不变特征与融合特定特征拼接输入多层感知器，生成综合多模态表征，与正负样本计算对比损失，最小化来更新多层感知器参数；构建目标损失函数，最小化来更新多层感知器参数；对抗训练时，最大化目标损失函数，更新模态鉴别器与特征鉴别器的参数。

本发明授权一种基于多模态对抗对比学习的谣言鉴别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态对抗对比学习的谣言鉴别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练集中样本数据的文本图像对与相关评论； 对所述文本图像对进行特征提取，获取文本初步特征与图像初步特征，输入模态鉴别器中； 利用对抗学习，最小最大化模态鉴别器损失，更新模态鉴别器参数，将输入的所述文本初步特征与所述图像初步特征对齐后融合，生成模态不变特征； 提取相关评论基于时序变化的立场变化特征与情感变化特征，输入特征鉴别器中； 利用对抗学习，最小最大化特征鉴别器损失，更新特征鉴别器参数，将所述立场变化特征与所述情感变化特征对齐后融合，生成融合特定特征； 将所述模态不变特征与所述融合特定特征拼接后，输入多层感知器，生成综合多模态表征，与正负样本计算对比损失，最小化对比损失，更新多层感知器参数； 根据所述模态鉴别器损失、所述特征鉴别器损失、所述对比损失与多层感知器损失构建目标损失函数； 最小化所述目标损失函数，更新多层感知器的模型参数；最大化所述目标损失函数，更新模态鉴别器与特征鉴别器的模型参数； 获取包括模态鉴别器、特征鉴别器与多层感知器的多模态谣言鉴别模型。

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