龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于域自适应的多模态虚假新闻检测方法及系统，所述方法采用单模态特征提取模块、多头特征融合器、域适应器和虚假新闻分类器的多模态虚假新闻检测系统实现，包括下述步骤：将新闻的文本、图像分别输入不同的单模态特征提取模块中，抽取各自的特征向量；将提取后的文本特征向量与图像特征向量输入多头特征融合器进行特征融合，并采用多头机制提取出多维多模态特征向量；将提取的文本特征通过软注意力机制提取领域向量，使用领域向量作为指导，调整多种多模态特征表示的权重，并根据权重通过域适应器将多维多模态特征向量融合，得到最终的多模态特征融合向量；将最终的多模态特征融合向量利用虚假新闻分类器进行分类。
主权项：1.一种基于域自适应的多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：基于包括单模态特征提取模块、多头特征融合器、域适应器和虚假新闻分类器所构成的多模态虚假新闻检测系统实现，包括下述步骤：1）将新闻的文本、图像分别输入不同的单模态特征提取模块中，抽取各自的特征向量；2）将提取后的文本特征向量与图像特征向量输入多头特征融合器进行特征融合，并采用多头机制提取出多维多模态特征向量；3）将提取的文本特征通过软注意力机制提取领域向量，使用领域向量作为指导，调整多种多模态特征表示的权重，并根据权重通过域适应器将多维多模态特征向量融合，得到最终的多模态特征融合向量；4）将最终的多模态特征融合向量利用虚假新闻分类器进行分类，将多模态特征融合向量映射为一个概率分布，表示该新闻属于真假分类的可能性；最后使用交叉熵计算分类损失，通过最小化分类损失来训练整个多模态虚假新闻检测系统。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于域自适应的多模态虚假新闻检测方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号