公开(公告)号：CN116304028B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310139875.9

申请日：2023-02-20

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈逢章 ,  尚家兴 ,  管梦雅 ,  陈逢文 ,  郑林江

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/126 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提出一种基于社会情感共鸣与关系图卷积网络的虚假新闻检测方法，包括，通过预训练Bert模型对历史新闻文本数据以及历史新闻文本数据对应的历史评论文本数据进行编码，获取文本表示；通过情感评分模型计算历史评论文本信息的情感分值；根据文本表示和情感分值构建多关系情感感知图；基于多关系情感感知图，使用关系图卷积网络学习所述多关系情感感知图的情感图表示；获取待预测的新闻文本以及评论文本，基于情感图表示，生成待预测的新闻文本以及评论文本最终预测结果。通过本发明提出的方法，显著提升虚假新闻的检测效率。

公开(公告)号：CN116304028A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310139875.9

申请日：2023-02-20

Applicant: 重庆大学

Inventor： 陈逢章 ,  尚家兴 ,  管梦雅 ,  陈逢文 ,  郑林江

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06F40/126 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提出一种基于社会情感共鸣与关系图卷积网络的虚假新闻检测方法，包括，通过预训练Bert模型对历史新闻文本数据以及历史新闻文本数据对应的历史评论文本数据进行编码，获取文本表示；通过情感评分模型计算历史评论文本信息的情感分值；根据文本表示和情感分值构建多关系情感感知图；基于多关系情感感知图，使用关系图卷积网络学习所述多关系情感感知图的情感图表示；获取待预测的新闻文本以及评论文本，基于情感图表示，生成待预测的新闻文本以及评论文本最终预测结果。通过本发明提出的方法，显著提升虚假新闻的检测效率。