公开(公告)号：CN113946683A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111044450.7

申请日：2021-09-07

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 王茜 ,  戴娇 ,  韩冀中

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06F16/38 ,  G06F16/55 ,  G06F16/583 ,  G06F40/205 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种知识融合的多模态虚假新闻识别方法及装置，包括：分别提取新闻中的文本特征与图像特征；利用文本信息及知识图谱信息构建知识邻接关系矩阵，并将知识邻接关系矩阵输入卷积神经网络，得到知识特征；融合文本特征、图像特征与知识特征，并基于融合后的特征进行分类，得到所述新闻的识别结果。本发明直接使用卷积神经网络提取知识邻接关系矩阵的特征，简单鲁棒的引入了外部的大型知识图谱中的信息，整体提升了多模态虚假新闻识别的性能，具有良好的使用性。