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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于不确定性感知的虚假新闻识别方法、装置及电子设备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：CN119760483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411990430.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于不确定性感知的虚假新闻识别方法、装置及电子设备是由张军;李子豪;杨佳鑫;王翔汉;雷军;李硕豪;杜航;黄金才;刘忠设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定性感知的虚假新闻识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虚假新闻识别方法，具体是涉及到一种基于不确定性感知的虚假新闻识别方法、装置及电子设备，方法包括：将图像和文本输入单模态提取模块进行特征提取，得到图像对应的图像表示及文本对应的文本表示；将图像表示和文本表示建模为高斯分布，得到图像表示的均值和方差以及文本表示的均值和方差；分别得到图像和文本的共享概率表示和专属概率表示后输入不确定性感知的混合模块进行融合，利用不确定性引导融合过程，得到融合多模态特征；基于融合多模态特征进行真实新闻和虚假新闻的分类，得到分类结果。本方法可以更好地对多模态信息进行融合，从而得到更加准确的虚假新闻识别结果。

本发明授权基于不确定性感知的虚假新闻识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性感知的虚假新闻识别方法，其特征是，包括： 将图像和文本输入单模态提取模块进行特征提取，得到所述图像对应的图像表示及所述文本对应的文本表示； 将所述图像表示和所述文本表示建模为高斯分布，得到所述图像表示的均值和方差以及所述文本表示的均值和方差； 将所述图像表示的均值和方差输入共享编码器得到图像共享概率表示，将所述图像表示的均值和方差输入图像专属编码器得到图像专属概率表示，将所述文本表示的均值和方差输入所述共享编码器得到文本共享概率表示，将所述文本表示的均值和方差输入文本专属编码器得到文本专属概率表示； 将所述图像共享概率表示、所述图像专属概率表示、所述文本共享概率表示和所述文本专属概率表示输入不确定性感知的混合模块进行融合，利用不确定性引导融合过程，得到融合多模态特征； 基于所述融合多模态特征进行真实新闻和虚假新闻的分类，得到分类结果； 其中，所述将所述图像共享概率表示、所述图像专属概率表示、所述文本共享概率表示和所述文本专属概率表示输入不确定性感知的混合模块进行融合，利用不确定性引导融合过程，得到融合多模态特征，包括： 将所述图像共享概率表示、所述图像专属概率表示、所述文本共享概率表示和所述文本专属概率表示进行重新参数化，得到共享重新参数化向量和专属重新参数化向量，所述专属重新参数化向量包括图像专属重新参数化向量和文本专属重新参数化向量； 基于所述共享重新参数化向量和所述专属重新参数化向量进行融合，利用不确定性引导融合过程，得到所述融合多模态特征； 其中，所述基于所述共享重新参数化向量和所述专属重新参数化向量进行融合，利用不确定性引导融合过程，得到所述融合多模态特征，包括： 基于所述专属重新参数化向量和所述共享重新参数化向量确定查询Qi、键Ki和值Vi： 为每个注意力头计算注意力权重并得到融合表示xout： 其中，Qi、Ki和Vi的维度均为dk，表示每个注意力头的维度，H是注意力头的数量，W是一个学习到的投影矩阵； 基于所述融合表示确定所述融合多模态特征，在所述专属重新参数化向量包括所述图像专属重新参数化向量时，所述融合表示包括图像融合表示，在所述专属重新参数化向量包括所述文本专属重新参数化向量时，所述融合表示包括文本融合表示。

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