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申请/专利权人：中国人民大学

摘要：本发明公开了一种双过程理论驱动的健康虚假信息识别系统及识别方法。该系统包括：知识广度检索模块，用于在外部知识库中检索待识别健康信息的相关知识；知识深度推理模块，用于基于外部相关知识，对待识别健康信息的正确性进行深度推理，鉴别所述健康信息是否虚假，并给出判定结果的事后说明。本发明基于双过程理论开发了具备双重可解释性的透明健康虚假信息识别系统，更易于老年人接受算法流程，获悉判定理由，最终采纳识别结果，真正起到帮助老年人抵御在线健康虚假信息，筛选正确的健康信息的作用，具有重要的社会意义。

主权项：1.一种双过程理论驱动的健康虚假信息识别系统，其特征在于，包括：知识广度检索模块，对应双过程理论的直觉过程，用于在外部知识库中检索待识别健康信息的相关知识；知识深度推理模块，对应双过程理论的分析阶段，用于基于外部相关知识，对待识别健康信息的正确性进行深度推理，鉴别健康信息是否虚假，并给出判定结果的事后说明；其中，经知识广度检索模块和知识深度推理模块的健康虚假信息识别过程与人类信息处理过程保持一致；知识广度检索模块用于模拟人类处理信息的第一阶段，直觉过程；知识广度检索模块包括子模块：知识抽取器、语义相似性计算器和双重过滤器；知识抽取器，根据待识别健康信息选择知识图谱作为外部知识库，通过实体词匹配从外部知识库中快速检索得到所有与待识别健康信息关联的包含以实体词为头节点或尾节点的所有三元组，定义为备选三元组集合；语义相似性计算器，通过提取健康信息和每个三元组集合中三元组的语义特征，计算每个三元组与健康信息的语义相似度，确定与健康信息相似的三元组；双重过滤器，将确定的与健康信息相似的三元组，根据语义更相似性和知识分布更公平双重原则蒸馏得到预设条数的三元组信息；知识深度推理模块，包括：知识特征提取模块，基于健康信息对应的实体知识和知识广度检索模块得到的三元组，提取得到外部实体知识表征外部三元组知识表征和待判定健康信息语义表征层次注意力模块，将外部实体知识表征外部三元组知识表征和待判定健康信息语义表征输入构建的分层注意力网络，将健康信息语义与知识进行融合，得到知识感知的健康信息语义；可信度预测模块，判断知识感知的健康信息语义是否为虚假信息，确定其可信度，当健康信息得到正确性判别结果时，可解释人工智能算法同时输出事后说明；双过程理论驱动的健康虚假信息识别系统还包括将一种双过程理论驱动的健康虚假信息识别系统嵌入社交媒体和搜索引擎：将一种双过程理论驱动的健康虚假信息识别系统嵌入社交媒体和搜索引擎的云端服务器；将社交媒体和搜索引擎发布的信息作为待识别信息，判断待识别信息是否为虚假信息；在虚假信息的页面做出注意虚假信息标识；对虚假信息进行封禁或限流；将事后说明发布到虚假信息判定的对应页面。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民大学 一种双过程理论驱动的健康虚假信息识别系统及识别方法