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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于BiGRU-CapsNet与情感词典的微博虚假信息检测方法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：CN116910240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310362661.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于BiGRU-CapsNet与情感词典的微博虚假信息检测方法是由邵玉斌;马儀;杜庆治;龙华设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BiGRU-CapsNet与情感词典的微博虚假信息检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于BiGRU‑CapsNet与情感词典的微博虚假信息检测方法，属于自然语言处理技术领域。本发明通过微博官方辟谣平台收集整理微博虚假信息数据与真实信息数据，制作数据集；进行数据清洗与数据预处理；构建词嵌入；使用BiGRUBidirectionalGatingRecurrentUnit,BiGRU网络以及Attention机制提取深层语义特征；通过情感词典重新训练词嵌入得到情感词嵌入，再使用BiGRU网络以及Attention机制提取情感特征，将深层语义特征与情感特征融合后送入胶囊神经网络CapsualNetwork,CapsNet中进行更深层次特征提取，胶囊网络由卷积层、主胶囊层和特征表示胶囊层组成，通过动态路由机制更新其中参数。对提取出的深层特征进行分类得到虚假信息检测的结果。

本发明授权一种基于BiGRU-CapsNet与情感词典的微博虚假信息检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU-CapsNet与情感词典的微博虚假信息检测方法，其特征在于： Step1：搜集整理虚假信息数据和真实信息数据，制作数据集； Step2：进行数据预处理与数据清洗，将分词构建词嵌入向量； Step3：构建BiGRU神经网络结合Attention机制提取文章的深层语义特征，词嵌入向量作为输入； Step4：通过情感词典将词向量训练为情感词向量； Step5：将情感词嵌入情感词向量，送入BiGRU神经网络结合Attention机制提取文章情感特征； Step6：构建胶囊神经网络，融合情感特征与语义特征得到融合特征作为胶囊神经网络输入； Step7：设计分类层，将胶囊神经网络输出的深层特征作为输入得到分类输出结果； 所述Step6具体为： Step6.1：将情感特征与语义特征进行相加操作，作为融合特征用来输入到胶囊神经网络，融合特征表示为； Step6.2：构建胶囊神经网络，进行深层次特征提取，胶囊网络由卷积层、主胶囊层和以及特征表示胶囊层组成； Step6.3：将融合特征输入到卷积网络中，生成特征映射矩阵为; Step6.4：通过主胶囊层处理特征映射矩阵，生成胶囊矩阵为; Step6.5：使用特征表示胶囊层处理胶囊矩阵，特征表示胶囊层的输出特征表示； 所述Step7具体为：将胶囊网络输出向量输入到全连接层，激活函数使用，得到文章为事实或虚假信息的概率，选择概率大的一项作为网络分类结果的输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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