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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：基于实体‑名词图和图卷积网络的虚假新闻检测方法及系统，包括：利用预训练语言模型BERT和GRU获取新闻文本的全局表征；利用命名实体识别从新闻文本中提取出实体、名词，构造为实体‑名词图；利用图卷积网络聚合实体‑名词图中实体和名词的特征，获取新闻文本的细粒度表征；将全局表征和细粒度表征拼接在一起送入检测器进行检测，输出新闻的检测结果。本发明深入理解新闻文本的语义关系，通过构造实体‑名词图，有效提高了虚假新闻检测的准确度、精度、F1值及召回率。
主权项：1.基于实体-名词图和图卷积网络的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括：利用预训练语言模型BERT和GRU获取新闻文本的全局表征；利用命名实体识别从新闻文本中提取出实体、名词，构造为实体-名词图；利用图卷积网络来聚合实体-名词图中实体和名词的特征，获取新闻文本的细粒度表征；将全局表征和细粒度表征拼接在一起送入检测器进行检测，输出新闻的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于实体-名词图和图卷积网络的虚假新闻检测方法及系统
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