细粒度的多模态虚假新闻检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111152971.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113934882A | 公开（公告）日 | 2022-01-14 |
| 申请公布号 | CN113934882A | 申请公布日 | 2022-01-14 |
| 分类号 | G06F16/583（2019.01）I;G06F40/295（2020.01）I;G06V20/62（2022.01）I;G06V10/74（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 曹娟;亓鹏;何覃;谢添 | 申请（专利权）人 | 北京中科睿鉴科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州九洲专利事务所有限公司 | 代理人 | 沈敏强 |
| 地址 | 100084北京市海淀区中关村东路1号院8号楼三层B201C-2 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种细粒度的多模态虚假新闻检测方法，为：获取待检测多模态新闻的新闻文本和新闻图片；从新闻文本中提取人物类型、地点类型和事件类型的文本实体；从新闻图片中提取图片文本，人物类型、地点类型和事件类型的视觉实体，以及新闻图片的视觉CNN特征；将新闻文本与图片文本拼接后输入BERT模型，获得文本特征；使用BERT模型获取人物类型、地点类型和事件类型视觉实体的视觉实体特征；融合上述特征，获得文本表示、视觉CNN表示和视觉实体表示；基于特征向量计算跨模态的人物相似度、地点相似度和事件相似度；基于上述信息计算所述多模态新闻的多模态表示；基于多模态新闻的多模态表示判断该多模态新闻的真实性。 |
