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龙图腾网恭喜江西财经大学申请的专利基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频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：CN119723429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510230611.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频检测方法是由黄学坚;陈云芳;黄嘉睿;范丽婷;宫泽宇;杨建兴;刘永聪;黄美生设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频检测方法，该方法包括：基于完整的文本信息，通过预训练语言模型进行提取，得到文本的语义特征；利用预训练的语音模型对语音信息进行提取，得到语音的情感特征；利用预训练的滑动窗口模型对关键帧进行提取，得到视觉特征；利用预训练的立场检测模型，结合视频的立场特征以及评论的权重值得到视频的全局评论特征；利用视频发布者的社交特征得到用户的社交特征；通过场景图序列得到时序场景图特征；对多模态特征进行融合，得到多模态特征表示；基于多模态特征表示得到预测结果。本发明提供了一种全面、高效的虚假新闻视频检测方案，显著提升了检测精度和实际应用价值。

本发明授权基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、利用光学字符识别技术提取视频中的字幕，再将字幕与视频标题进行拼接，得到完整的文本信息； 基于完整的文本信息，通过预训练语言模型进行提取，得到文本的语义特征； 步骤2、利用视频编辑的开源工具包从视频中提取得到语音信息，再利用预训练的语音模型对语音信息进行提取，得到语音的情感特征； 步骤3、以计算相邻帧之间差异的方式提取视频中的关键帧，再利用预训练的滑动窗口模型对关键帧进行提取，得到视觉特征； 步骤4、利用预训练的立场检测模型提取视频评论的立场特征，再结合视频的立场特征以及评论的权重值得到视频的全局评论特征； 步骤5、提取视频发布者的社交特征，再利用视频发布者的社交特征得到用户的社交特征； 步骤6、利用无偏的场景图生成法，将视频的关键帧序列转化为场景图序列，通过场景图注意力网络对场景图序列进行提取，得到时序场景图特征； 步骤7、将文本的语义特征、语音的情感特征、视觉特征、视频的全局评论特征、用户的社交特征和时序场景图特征进行融合，得到全局多模态特征表示； 步骤8、将全局多模态特征表示输入多层感知机，得到预测结果。

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江西财经大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169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”。