公开(公告)号：CN119513806A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411497167.3

申请日：2024-10-25

Applicant: 武汉大学

Inventor： 滕冲 ,  丁星辰 ,  蒋棋旋 ,  姬东鸿 ,  李霏

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/2415 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于语言模型和多模态融合的谣言及证据检测方法，包括：获取待验证的文本材料和图像材料；分别对文本材料和图像材料进行特征提取，得到文本特征向量和图像特征向量；采用多头自注意力机制对文本特征向量和图像特征向量进行特征交互融合，得到统一特征向量；将统一特征向量输入全连接层分类器，输出谣言鉴别概率分布；基于谣言鉴别概率分布，确定谣言证据。本发明通过深度学习技术提高了谣言鉴别的效率和准确性。同时，还具有自动化程度高、减少人工干预、能够更全面地理解材料内容等优势。在实际应用中，本发明可以广泛应用于社交媒体、新闻网站等场景中的谣言鉴别与证据锁定任务。