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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种虚假信息检测模型训练方法及虚假信息检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114662596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210301579.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种虚假信息检测模型训练方法及虚假信息检测方法是由胡琳梅;赵紫望;孟涵设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚假信息检测模型训练方法及虚假信息检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虚假信息检测模型训练方法及虚假信息检测方法，其中虚假信息检测模型训练方法包括：获取训练信息，训练信息包括文本和图像；将文本和图像分别输入至各自的编码器中，得到文本表示和图像表示；将文本表示和图像表示进行交互，确定面向文本的多模态特征和面向视觉的多模态特征；将面向文本的多模态特征和面向视觉的多模态特征分别输入至各自的分类器中，得到面向文本的损失值和面向视觉的损失值；根据面向文本的损失值和面向视觉的损失值确定虚假信息检测模型的目标函数，根据目标函数训练虚假信息检测模型。本发明提高了虚假信息检测的准确性及效率。

本发明授权一种虚假信息检测模型训练方法及虚假信息检测方法在权利要求书中公布了：1.一种虚假信息检测模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练信息，所述训练信息包括文本和与文本相关的图像；将所述文本和所述图像分别输入至各自的编码器中，得到文本表示和图像表示；将所述文本表示和所述图像表示进行交互，确定面向文本的多模态特征和面向视觉的多模态特征；将文本表示的查询向量及图像表示的键向量和值向量输入至使用协同注意力机制的单元与使用自注意力机制的单元，得到面向文本的多模态特征；将图像表示的查询向量及文本表示中的键向量和值向量输入至使用协同注意力机制的单元与使用自注意力机制的单元，得到面向视觉的多模态特征；将所述面向文本的多模态特征和所述面向视觉的多模态特征分别输入至各自的分类器中，得到面向文本的损失值和面向视觉的损失值；根据所述面向文本的损失值和所述面向视觉的损失值确定虚假信息检测模型的目标函数，根据所述目标函数训练所述虚假信息检测模型。

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