本发明提供一种解决特征中和效应的多模态虚假新闻检测方法及装置，所述方法包括：对于多模态虚假新闻检测任务，给定训练数据集；所述训练数据集包括多组图像模态和文本模态的内容；使用深度学习模型对图像模态和文本模态的内容进行特征提取，并映射到同一特征空间，得到每组中图像模态和文本模态的深层特征，形成特征对；获取两个模态对应的单模态真实性预测结果；对于每个特征对，结合单模态真实性预测结果，将特征对融合为一个多模态特征；对多模态特征的真实性进行预测。本发明能够解决多模态特征融合导致的中和效应问题，提高虚假新闻检测的准确率。