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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利一种基于图注意力网络的谣言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：CN117112786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202311073027.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于图注意力网络的谣言检测方法是由赵迪;孟佳娜;马腾飞;孟璇;李雪莹;李威设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力网络的谣言检测方法在说明书摘要公布了：一种基于图注意力网络的谣言检测方法，属于图像处理技术领域，结合BERT预训练模型与图注意力网络CNN，通过对信息之间关系的构建，借助传播信息辅助谣言检测，推文编码表示部分使用BERT预训练模型处理数据，再通过CNN的特征表示，完成从词嵌入到语义空间的映射；局部推文关系编码通过改进图注意力网络GATv2，从每一个源推文对应的转发中学习每一个源推文和相关转发的组合表示；全局关系编码说明如何将全局结构编码到节点表示；谣言检测模块学习一个分类函数，预测原始推文的标签。本发明使用BERT预训练方法对原始数据进行处理，充分考虑到上下文的信息，通过双向语言模型将上下文信息进行融合，提高模型的表征能力。

本发明授权一种基于图注意力网络的谣言检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的谣言检测方法，其特征在于，结合BERT预训练模型与图注意力网络CNN，通过对信息之间关系的构建，借助传播信息辅助谣言检测，模型整体分为四个部分，分别是推文编码表示、局部推文关系编码、全局关系编码以及谣言检测； 推文编码表示部分使用BERT预训练模型处理数据，再通过CNN的特征表示，完成从词嵌入到语义空间的映射； 局部推文关系编码通过改进图注意力网络GATv2,从每一个源推文对应的转发中学习每一个源推文和相关转发的组合表示； 全局关系编码说明如何将全局结构编码到节点表示； 谣言检测模块学习一个分类函数，预测原始推文的标签； BERT预训练方法采用掩码语言模型MLM生成深度的双向语言表征，采用深层的双向Transformer组件来构建模型生成能融合上下文信息的深层双向语言表征； 首先使用BERT对原始数据进行处理，第一步使用BERT自带的分词器对原始数据进行分词，设置一个固定长度L，当推文的长度小于L时，在文档的末尾填充0，如果推文的长度大于L，则在结束位置截断数据；将处理好的推文根据BERT词表，将每一个词转化为对应的id，最后通过BERT预训练模型，训练词向量，其中定义为d维的词嵌入，对应推文中的第j个词表示为，最终长度为L的句子表示为：，其中“;”表示链接操作； CNN从词嵌入中学习文本语义表示，将推文的单词索引序列，通过BERT预训练模型转化为单词嵌入，其中：表示第一条数据的每一个单词的嵌入集合，通过卷积层，对已经得到的词嵌入进行操作，卷积层计算公式为： 1 通过卷积的操作提取到特征图，其中是大小为h的卷积核，是非线性的变换函数，在经过一次卷积操作时采用最大池化对已经得到的特征图进行操作： 2 通过上述操作，从一个滤波器中提取到一个特征，CNN层使用滤波器获得多重特征，将多种滤波器的输出串联起来，串联后的结果为作为第j个微博的表示，通过同样的方式得到每一条转发的文本表示，将每条转发叠加在一起形成转发矩阵，最终通过卷积神经网络的操作得到推文的表示。

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大连民族大学，其通讯地址为：116600 辽宁省大连市经济技术开发区辽河西路18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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