公开(公告)号：CN119271812A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411451987.9

申请日：2024-10-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曹冬林 ,  黄家文 ,  林达真

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/334 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/025

Abstract: 一种具备自动辟谣能力的单模态谣言检测方法，涉及智能谣言检测。从谣言文本中细粒度地提取因果关系三元组，将其以因果图谱的形式建模；通过图卷积神经网络提取因果图谱的嵌入式表达特征；利用文本特征提取器获取谣言文本的特征，将之与因果图谱的特征相融合，形成因果增强的单模态谣言特征；利用具备注意力机制的分类器对因果增强后的单模态特征分类，完成谣言检测；将谣言文本数据作为输入，将其通过模型整体框架中的辟谣文本生成器子结构部分，为其生成相应的辟谣文本内容。利用谣言文本的因果关系提升谣言检测性能，通过为模型引入辟谣文本生成以使模型具备自动辟谣能力，达到在单模态谣言检测上性能更好、又同时具备自动生成辟谣文本的效果。

公开(公告)号：CN116501877A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310502533.9

申请日：2023-05-06

Applicant: 厦门大学

Inventor： 黄家文 ,  林达真 ,  曹冬林

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 一种基于因果图谱的多模态注意力谣言检测方法，涉及基于因果图谱的多模态谣言检测领域。包括以下步骤：(1)从词级别细粒度地提取谣言数据中所包含的因果关系，并以此为依据为谣言构建一个因果图谱；(2)通过双层图卷积网络提取因果图谱的节点特征和结构特征，并通过降采样的方式获取其嵌入表示形式；(3)分别提取出文本、图像的特征，并与因果图谱的嵌入表示形式进行特征融合；(4)将因果增强后的多模态特征输入带自注意力机制的谣言分类网络，从而得到谣言检测结果。能够有效地利用谣言数据中所包含的因果语义，并对多模态特征进行因果增强，在谣言检测任务上可以取得很好的效果。