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申请/专利权人：内蒙古工业大学
摘要：本发明提供一种基于文本情感特征和多级融合的多模态虚假新闻检测方法及系统，涉及虚假新闻检测技术领域，本发明通过结合BERT、VGG‑19和SKEP模型来提取文本、图像和情感特征；通过协同注意力机制，实现了文本和图像特征的深度融合，增强了不同模态之间的交互，进一步通过多级融合策略保证了综合特征的均衡表达；此外，本发明细致考虑了生物表征数据和场景一致性数据，以及通过全连接网络的校准调整模型，显著提升了虚假新闻检测的准确性和鲁棒性；为虚假新闻的检测提供了一种全面、精确的技术途径，有望显著提高对日益复杂化的虚假新闻传播手段的检测性能，具有重要的实际应用价值和发展前景。
主权项：1.一种基于文本情感特征和多级融合的多模态虚假新闻检测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1，获取新闻的文本数据和图像数据，利用BERT模型和VGG-19模型提取新闻数据的文本特征和图像特征；利用SKEP模型提取文本数据的情感极性特征；步骤S2，利用协同注意力机制将文本特征和图像特征放入一级融合层进行融合，得到一级多模态特征；步骤S3，利用拼接融合方法将一级多模态特征与文本情感极性特征进行二级融合，得到多模态特征；步骤S4，利用全连接网络作为分类器对多模态特征进行分类，从而实现虚假新闻检测；步骤S5、获取新闻视频数据中人物的生物表征数据和场景一致性数据，并进行特征提取，生物表征数据包括唇语匹配度、瞳孔变化量、眨眼频率、面部表情变化参数和语音情感特征参数；场景一致性数据包括场景转换频率、场景亮度变化值；步骤S6、获取唇语匹配度、瞳孔变化量、眨眼频率后进行分析处理，生成第一评价指数，该指数用于对视频中人物的生物数据偏离度进行评价；步骤S7、获取面部表情变化参数和语音情感特征参数后进行分析处理，生成情感连贯性系数，该系数用于对情感连贯性进行得分评价；步骤S8、获取场景转换频率、场景亮度变化值后进行分析处理，生成第二评价指数，该指数用于对视频中人物的场景数据偏离度进行评价；步骤S9、获取第一评价指数、第二评价指数和情感连贯性系数，构建校准调整模型，该模型用于对步骤S4中的虚假新闻检测结果进行校准微调。
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百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于文本情感特征和多级融合的多模态虚假新闻检测方法及系统
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