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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于假新闻检测技术领域，提供了一种多领域假新闻智能检测方法，包括以下步骤：获取历史新闻数据，拆分训练数据，验证数据与测试数据；数据预处理；构建双分支领域对抗网络模型；构建模型整体目标函数；模型训练；待识别假新闻智能识别，实时监控、预警。本发明实际应用于各领域网络平台假新闻内容检测场景下具有切实的实际意义，为加强网络生态环境治理提供了技术支撑。本发明提供的方法解决了因单一领域数据稀疏导致模型无法训练的问题，同时提升模型的检测性能。在监控系统的作用下，可以提升假新闻检测效率，缓解人工压力，避免信息错漏，为假新闻进一步治理提供帮助。
主权项：1.一种多领域假新闻智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取历史新闻数据，拆分训练数据，验证数据与测试数据；步骤2、数据预处理：将原始文本被转换成BERT模型可处理的数字序列；步骤3、构建双分支领域对抗网络模型，包括：步骤31、领域独立文本特征提取；步骤32、领域共享文本特征提取；步骤33、特征融合；步骤4、构建模型整体目标函数，包括：步骤41、计算领域分类损失；步骤42、计算假新闻分类任务损失；步骤43、计算辅助分类约束损失；步骤44、计算模型整体损失；步骤5、模型训练：利用反向传播算法训练神经网络的参数，通过步骤44计算模型整体损失函数关于网络参数的梯度来调整网络权重；步骤6、待识别假新闻智能识别，实时监控、预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种多领域假新闻智能检测方法
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