公开(公告)号：CN117332043A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311319366.0

申请日：2023-10-12

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 曹娟 ,  南琼 ,  盛强 ,  汪旦丁 ,  唐胜

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/096 ,  G06F16/9536 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提出一种基于历史新闻评论辅助的虚假新闻即时检测方法和装置，采取教师‑学生结构训练，通过训练教师网络从历史新闻评论中获取知识，通过训练学生网络将评论中的知识迁移至学生网络参数中，实现不依赖评论的检测，同时利用历史新闻和评论训练教师网络，训练好的教师网络参数被冻结不再参与接下来的训练过程；仅利用历史新闻训练学生网络并利用步骤1中训练好的教师网络加以指导，最终使用训练好的学生网络检测新发布的虚假新闻。兼顾了虚假新闻检测的即时性与准确性。

公开(公告)号：CN115563272A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211106105.6

申请日：2022-09-09

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 曹娟 ,  南琼 ,  汪旦丁 ,  朱勇椿 ,  盛强 ,  李锦涛

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提出一种基于领域和样例级别迁移的跨领域虚假新闻检测方法和系统，包括：获取多个源领域和一个目标领域的新闻数据，作为训练数据，基于该训练数据，通过元学习的方式训练得到泛化模型；基于该目标领域的新闻数据，执行掩码语言训练任务，训练掩码语言模型，得到用于进行迁移性度量的语言模型；在该源领域的新闻数据上计算语言模型的迁移性，根据该迁移性对该源领域的新闻数据进行加权；使用该目标领域的新闻数据和加权后的源领域的新闻数据引导该泛化模型适应目标领域，得到该目标领域的虚假新闻检测模型；通过该虚假新闻检测模型完成对该目标领域新闻的虚假检测。