虚假信息检测模型的训练方法及装置制造方法及图纸

技术编号:41529168 阅读:31 留言:0更新日期:2024-06-03 23:04
本发明专利技术提供一种虚假信息检测模型的训练方法及装置,该方法包括:获取目标社交信息的图像数据、文本数据和用户评论数据;提取图像特征表示、文本特征表示和用户评论特征表示;根据图像特征表示、文本特征表示和用户评论特征表示分别得到文本‑图像上下文信息和文本‑用户评论上下文信息;对两个上下文信息分别进行编码,将两个编码后的上下文信息进行拼接,得到目标特征,并根据目标特征和交叉熵损失函数训练深度学习网络,得到虚假信息检测模型。本发明专利技术所述方法通过引入用户评论数据,为后续模型提供更多有价值的线索和补充信息,通过检索和选择待检测信息中的关键内容,进而提高了虚假信息检测模型的检测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习,尤其涉及一种虚假信息检测模型的训练方法及装置


技术介绍

1、随着社交媒体平台的广泛普及和便利性的增加,用户群体的不断壮大,社交媒体网站已经成为各种信息的集散地,由此衍生的一些虚假信息恶意地扭曲和捏造事实信息,如何对海量的社交媒体信息进行高效的、自动地识别,具有较大的研究和应用价值。

2、相关技术中,通常采用深度网络模型对虚假信息进行检测,但在实际处理过程中,模型将图像与文本特诊进行拼接,忽略了多模态信息间和信息内的细粒度内在联系,缺乏对关键信息的检索和筛选,使得不同模态信息之间缺乏相互指导和信息交互,导致模型对多模态信息学习不充分,进而导致模型的检测性能低。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种虚假信息检测模型的训练方法及装置,用以解决现有技术采用的深度网络模型对多模态信息学习不充分,对虚假信息检测性能低的缺陷,提高了虚假信息检测模型的检测性能。

2、本专利技术提供一种虚假信息检测模型的训练方法,包括:

3、获取目标社交信息对应的图像数据、文本数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,所述从所述图像数据中提取图像特征表示包括:

3.根据权利要求1所述的虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,所述对所述图像特征表示和所述文本特征表示进行多模态处理,得到文本-图像上下文信息,对所述文本特征表示和所述用户评论特征表示进行多模态处理,得到文本-用户评论上下文信息包括:

4.根据权利要求3所述的虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,所述两个Transformer网络包括文本-评论Transformer网络和文本-图像Tra...

【技术特征摘要】

1.一种虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,所述从所述图像数据中提取图像特征表示包括:

3.根据权利要求1所述的虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,所述对所述图像特征表示和所述文本特征表示进行多模态处理,得到文本-图像上下文信息,对所述文本特征表示和所述用户评论特征表示进行多模态处理,得到文本-用户评论上下文信息包括:

4.根据权利要求3所述的虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,所述两个transformer网络包括文本-评论transformer网络和文本-图像transformer网络;

5.根据权利要求1所述的虚假信息检测模型的训练方法,其特征在于,所述对所述文本-图像上下文信息和所述文本-用户评论上下文信息分别进行...

【专利技术属性】
技术研发人员:钱胜胜徐常胜向旺王一飞
申请(专利权)人:中国科学院自动化研究所
类型:发明
国别省市:

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