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一种基于多表示学习的跨领域虚假新闻检测方法

基本信息

申请号 CN202111124543.0 申请日 -
公开（公告）号 CN113901810A 公开（公告）日 2022-01-07
申请公布号 CN113901810A 申请公布日 2022-01-07
分类号 G06F40/289（2020.01）I;G06F16/906（2019.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 曹娟;王彦焱;徐朝喜;谢添;李锦涛 申请（专利权）人 杭州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 310015浙江省杭州市储鑫路17-1号5号楼302室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于多表示学习的跨领域虚假新闻检测方法。本发明的技术方案为一种基于多表示学习的跨领域虚假新闻检测方法，获取待检测的新闻文本和该新闻文本所属的领域标签；将新闻文本输入BERT模型，提取新闻文本的词嵌入向量；将新闻文本的词嵌入向量和领域标签输入基于多表示学习的领域共享特征生成器，得到融合的领域共享特征表达；将融合的领域共享特征表达输入虚假新闻分类器，输出新闻真假分类的概率值结果。本发明适用于虚假新闻检测领域。本发明通过领域门模型学习领域之间的关系，根据不同的领域之间的关系动态调节不同领域对于不同的领域共享特征的权重，降低了领域共享知识的学习难度，提高了跨领域的虚假新闻检测能力。