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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开的属于自然语言处理和图神经网络技术领域，具体为增强异质图注意力网络的虚假新闻检测方法，包括具体步骤如下：对文本数据进行预处理后，利用预训练模型及自然语言处理方法，对短文本数据进行特征提取和关系分析，并通过预训练模型驱动的提示学习，显著增强短文本语义丰富度；根据短文本及其附属多元信息之间的关系，建立异质图以突出文本与附属多元信息之间的关系，为虚假新闻检测任务提供充足信息；本发明的方法针对短文本虚假新闻检测的特点，构建了一个能够全面反映新闻数据复杂性的异质图模型，在融合多种类型节点的基础上，对各类新闻元数据的特点进行了充分的考虑。
主权项：1.增强异质图注意力网络的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括具体步骤如下：S1：对文本数据进行预处理后，利用预训练模型及自然语言处理方法，对短文本数据进行特征提取和关系分析，并通过预训练模型驱动的提示学习，显著增强短文本语义丰富度；S2：根据短文本及其附属多元信息之间的关系，建立异质图以突出文本与附属多元信息之间的关系，为虚假新闻检测任务提供充足信息；S3：引入双层异质图注意力网络，对异质节点和关系赋予特定权重，使模型能够评估信息的重要性，实现对复杂信息网络的精细化处理；S4：采用子图神经网络，深入挖掘与重构图中关键信息与显著模式，深化对图结构内在联系的理解；S5：结合注意力机制与自监督互信息机制，构建超图并学习子图级别的特征表示，实现更精准的虚假新闻检测任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 增强异质图注意力网络的虚假新闻检测方法
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