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申请/专利权人：山东体育学院
申请日：2024-05-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227744A
主分类号：G06F16/33
分类号：G06F16/33;G06F16/35;G06F40/194;G06F40/30;G06N3/042;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及虚假信息检测领域，尤其涉及一种虚假新闻检测方法。内容包括：基于多粒度语义单元，构建多粒度语义单元集合；进一步，构建新闻文本的多粒度语义单元关系图，在语义单元关系图上应用图卷积网络提取层次化语义特征；并提取文本、用户和传播网络的异构特征；进一步，通过端到端的多任务学习框架进行虚假新闻分类和Check‑Worthiness预测；最后，对检测到的虚假新闻利用图神经网络进行溯源分析；在溯源分析的过程中，构建社交网络传播图，并融入少样本学习范式。解决了现有虚假新闻检测方法存在的语义理解粗浅、特征判别性不足、缺乏上下文关联，以及未充分利用多源异构数据、难以精准定位虚假信息源头的技术问题。
主权项：1.一种虚假新闻检测方法，其特征在于，包括：构建新闻文本的多粒度语义单元关系图；并提取文本、用户和传播网络的异构特征；进一步，通过端到端的多任务学习框架进行虚假新闻分类和Check-Worthiness预测；最后，对检测到的虚假新闻利用图神经网络进行溯源分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东体育学院 一种虚假新闻检测方法
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