【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚假信息检测，尤其涉及一种融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法及系统。
技术介绍
1、近年来，依托信息科技的发展，互联网社交媒体功能日趋完善，一方面，为我们搭建了与世界各地人们沟通的桥梁，大幅提升了信息传播的便捷性、及时性、丰富性和有效性，促进了全球范围内的文化交流和信息共享，极大地便利了我们的日常生活。但另一方面，社交媒体的虚拟性、匿名性、随意性、难监管等特点正在为虚假信息发布和传播提供温床，越来越多的人正在受到虚假信息的干扰，对网络空间治理提出了新需求。
2、为消除虚假信息肆意传播产生的不利影响，利用机器学习模型、深度学习模型等手段实现社交媒体虚假信息的快速甄别已经成为遏制虚假信息传播的主要方式。然而，随着aigc（artificial intelligence generated content，生成式人工智能）的不断发展，内容生产模式发生了巨大变革，真假信息之间的界限愈来愈模糊。
3、因此，如何对愈加以假乱真的虚假信息进行检测，提高对虚假信息的甄别准确度成为亟需解决的问题。
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【技术保护点】
1.一种融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，所述基于交叉注意力机制实现待检测信息引导其的与证据信息的特征融合，得到多模态特征的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，所述基于交叉注意力机制实现待检测信息引导的其与证据信息的特征融合，得到多模态特征的步骤包括：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，所述对待检测信息进行预处理后进行特...
【技术特征摘要】
1.一种融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，所述基于交叉注意力机制实现待检测信息引导其的与证据信息的特征融合，得到多模态特征的步骤之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，所述基于交叉注意力机制实现待检测信息引导的其与证据信息的特征融合，得到多模态特征的步骤包括：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，所述对待检测信息进行预处理后进行特征提取，得到文本情感特征的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的融合情感和证据的多模态虚假信息检测方法，其特征在于，所述基于情感识别模型从拼接后的文本信息中提取得到所述文本情感特征的步骤，具体包括：
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