一种虚假新闻检测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种虚假新闻检测方法、装置和电子设备，涉及智能检测技术领域，获取待检测的多模态虚假新闻数据；提取与所述多模态虚假新闻数据匹配的外部知识信息，得到组合多模态数据；确定所述组合多模态数据的模态间相似性得分；基于所述模态相似性得分和预设相似性得分阈值确定对应的检测结果，将待检测的多模态虚假新闻数据中新闻帖子里图像和文本中的实体信息融入了外部知识图谱对应匹配的外部知识信息，有效利用背景知识信息检测虚假新闻，实现好的检测效果，保证了虚假新闻检测的可靠性和稳定性。性和稳定性。性和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种虚假新闻检测方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术涉及智能检测
，尤其涉及一种虚假新闻检测方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]近些年来，随着网络信息技术的飞速发展以及手机、平板等移动终端的迭代更新，人们更倾向于从社交媒体、新闻软件上获取最新的新闻。这样的获取方式更加方便快捷，随手转发就能被广泛传播。由于通过社交媒体、新闻软件获取新闻的成本低廉和广泛传播性，随之而来的是新闻消息的真实性引人质疑，每天都会有部分新闻可能是虚假的。这些虚假新闻消息往往流量巨大、博人眼球，但是会对社会和公众产生负面的影响并带来非必要的麻烦。
[0003]目前，对虚假新闻进行检测往往通过人工去鉴别，这是一个巨大的工作量，需要大量的人力和物力，并且缺乏时效性，无法做到及时辟谣。随着机器学习的发展应用，特别是深度学习在图像和文本识别领域的快速发展，使得采用自动化手段识别虚假新闻成为可能。现有的一些多模态方法，主要是针对包含图像和文本的多模态的新闻数据，使用对应的特征提取器分别提取图像和文本的特征，然后将得到的两种特征简单拼接之后进行分类或将两本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚假新闻检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测的多模态虚假新闻数据；提取与所述多模态虚假新闻数据匹配的外部知识信息，得到组合多模态数据；确定所述组合多模态数据的模态间相似性得分；基于所述模态间相似性得分和预设相似性得分阈值确定对应的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取与所述多模态虚假新闻数据匹配的外部知识信息，得到组合多模态数据，包括：分别提取所述多模态虚假新闻数据中的图像实体信息和文本实体信息；基于所述文本实体信息、所述图像实体信息和外部知识信息库确定所述外部知识信息；将所述外部知识信息、所述文本实体信息和所述图像实体信息进行数据处理，得到所述组合多模态数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本实体信息、所述图像实体信息和外部知识信息库确定所述外部知识信息，包括：通过实体链接工具将所述文本实体信息和所述图像实体信息链接至外部知识信息库中，确定与所述文本实体信息和所述图像实体信息匹配的所述外部知识信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述组合多模态数据包括目标文本信息和目标图像信息；所述将所述外部知识信息、所述文本实体信息和所述图像实体信息进行数据处理，得到所述组合多模态数据，包括：将所述外部知识信息与所述文本实体信息进行拼接处理，得到所述目标文本信息；对所述图像实体信息进行目标数据处理确定所述目标图像信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述组合多模态数据的模态间相似性得分，包括：通过视觉语言模型对所述目标图像信息和所述目标文本信息进行融合处理，得到目标虚假新闻数据；基于预设激活函数对所述目标虚假新闻数据进行分类，得到所述多模态虚假新闻数据对应的所述模态间相似性得分。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述模态间相似性得分和预设相似性得分阈值确定对应的检测结果，包括：在所述模态间相似性得分大于或者等于所述相似性得分阈值的情况下，确定待检测的所述多模态虚假新闻数据为真实新闻数据；在所述模态间相似性得分小于所述相似性得分阈值的情况下，确定待检测的所述多模态虚假新闻数据为虚假新闻数据。7.一种虚假新闻检测装置，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，高兴宇，卫建泽，
申请(专利权)人：中国科学院微电子研究所，
类型：发明
国别省市：