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申请/专利权人：中国人民解放军网络空间部队信息工程大学
摘要：本发明涉及信息安全技术领域，特别涉及一种基于多粒度一致性的多模态虚假信息识别方法及系统，收集多模态信息数据形成信息数据集，样本包括虚假数据和非虚假数据，设置对应标签0和1；采用BERT模型作为文本编码器，生成文本特征表示，同时使用ViT模型作为图像编码器，生成图像的视觉特征表示；融合了三种层级的一致性度量，引入基于多头交叉注意力机制的token‑level细粒度一致性、基于图注意力网络的phase‑level中粒度一致性和基于CLIP模型的global‑level粗粒度一致性。本发明考虑了不同层级的文本和图像之间的语义匹配，全面揭示了多模态信息的内在联系，提高了对虚假信息的识别准确度和效率。
主权项：1.一种基于多粒度一致性的多模态虚假信息识别方法，其特征在于，包含：收集多模态信息数据形成信息数据集，样本包括虚假数据和非虚假数据，设置对应标签0和1；采用BERT模型作为文本编码器，生成文本特征表示，同时使用ViT模型作为图像编码器，生成图像的视觉特征表示；引入基于多头交叉注意力机制的token-level细粒度一致性，生成该层级文本和视觉特征向量，并进行文本与图像的token-level一致性度量；引入基于图注意力网络的phase-level中粒度一致性，生成该层级文本和视觉特征向量，并进行文本与图像的phase-level一致性度量；引入基于CLIP模型的global-level粗粒度一致性，生成该层级文本和视觉特征向量，并进行文本与图像的global-level一致性度量；采用基于粒度的自适应注意力机制，为各层级一致性特征赋予权重，得到聚合特征向量；通过最小化交叉熵损失函数来优化模型；利用优化后的模型进行多模态虚假信息检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军网络空间部队信息工程大学 基于多粒度一致性的多模态虚假信息识别方法及系统
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