10.3969/j.issn.1006-2475.2021.11.004
基于多模双线性池化方法的虚假新闻检测模型
社交媒体的兴起促进了新闻行业的发展,使虚假新闻的传播也变得更为便利,然而多样化的新闻表现形式带来了很多负面影响,比如新闻内容夸大事实、恶意篡改新闻文本或图像内容、构造虚假新闻事实引起社会舆论,这促使了虚假新闻检测工作成为新闻领域新的挑战.为了应对虚假新闻检测工作的研究,将新闻文本与图像信息结合起来,通过多模双线性池化方法,改变传统特征融合方法,构建出基于新特征融合方法的虚假新闻检测模型,并且采用虚假新闻检测领域标准数据集验证模型的性能,实验结果表明,文本与图像的融合特征表现在虚假新闻检测领域不可替代,且所提方法能够有效提升虚假新闻检测性能.
虚假新闻检测;社交多媒体;多模态特征融合;双线性池化;深度学习
TP311.13(计算技术、计算机技术)
2021-12-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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