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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明公开了一种基于渐进式多模态融合网络的虚假新闻检测方法及系统，所述方法包括：获取待检测新闻数据，所述新闻数据包括图像信息和文本信息；基于预训练的虚假新闻检测模型，对待检测新闻数据进行检测；其中，所述虚假新闻检测模型包括：视觉特征编码器，包括依次相连的n级视觉特征提取块；特征融合器：包括依次相连的n级特征融合块，文本特征编码器：输出端连接至第1级特征融合块；并且第i级视觉特征块的输出端均连接至第i级特征融合块，in，第n级视觉特征提取块和第n‑1级特征融合块的输出端均连接至第n级特征融合块。本发明通过渐进式的融合方法，实现了细粒度的多模态信息融合，提高了检测精度。
主权项：1.一种基于渐进式多模态融合网络的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测新闻数据，所述新闻数据包括图像信息和文本信息；基于预训练的虚假新闻检测模型，对所述待检测新闻数据进行检测；其中，所述虚假新闻检测模型包括文本特征编码器、视觉特征编码器、特征融合器和分类器；其中，所述视觉特征编码器包括依次相连的n级视觉特征提取块，所述特征融合器包括依次相连的n级特征融合块，所述文本特征编码器的输出端连接至第1级特征融合块；第i级视觉特征块的输出端均连接至第i级特征融合块，in；第n级视觉特征提取块和第n-1级特征融合块的输出端，均连接至第n级特征融合块；所述视觉特征编码器包括空间域特征编码器和频域特征编码器；所述空间域特征编码器的第i级视觉特征提取块的输出端分为两路，一路连接至第i+1级视觉特征提取块，另一路连接至第i特征融合块；所述频域特征编码器的第i级视觉特征提取块的输出端分为两路，一路连接至第i+1级视觉特征提取块，另一路连接至第i特征融合块；所述特征融合块将两路视觉特征和一路文本特征进行融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 基于渐进式多模态融合网络的虚假新闻检测方法及系统
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