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龍圖騰網(wǎng)恭喜齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)申請(qǐng)的專利一種基于多模態(tài)交互的謠言檢測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114548274B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210163061.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/243；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)交互的謠言檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由王新剛;呂建東;趙晶設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多模態(tài)交互的謠言檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)交互的謠言檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：獲取若干條待檢測(cè)推文；提取每條待檢測(cè)推文的序列增強(qiáng)文本特征；提取每條待檢測(cè)推文的序列增強(qiáng)視覺特征；基于序列增強(qiáng)文本特征和序列增強(qiáng)視覺特征，使用交互使用注意力機(jī)制，獲得帶有文本注意力的視覺特征和帶有視覺注意力的文本特征，并基于帶有文本注意力的視覺特征和帶有視覺注意力的文本特征，生成視覺特征和文本特征；將帶有文本注意力的視覺特征、帶有視覺注意力的文本特征、視覺特征和文本特征進(jìn)行特征融合，基于融合后的特征，得到每條待檢測(cè)推文是否為謠言的結(jié)果。能夠有效地融合待檢測(cè)推文中的多模態(tài)數(shù)據(jù)并生成聯(lián)合表示，提高了謠言檢測(cè)的精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)交互的謠言檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)交互的謠言檢測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取若干條包含文本內(nèi)容與視覺內(nèi)容的待檢測(cè)推文；基于每條待檢測(cè)推文的文本內(nèi)容，提取每條待檢測(cè)推文的序列增強(qiáng)文本特征；基于每條待檢測(cè)推文的視覺內(nèi)容，提取每條待檢測(cè)推文的序列增強(qiáng)視覺特征；基于序列增強(qiáng)文本特征和序列增強(qiáng)視覺特征，使用交互使用注意力機(jī)制，獲得帶有文本注意力的視覺特征和帶有視覺注意力的文本特征，并基于帶有文本注意力的視覺特征和帶有視覺注意力的文本特征，生成視覺特征和文本特征；將帶有文本注意力的視覺特征、帶有視覺注意力的文本特征、視覺特征和文本特征進(jìn)行特征融合，得到融合后的特征；所述特征融合的具體方法為：將帶有文本注意力的視覺特征與視覺特征拼接后，通過(guò)由全連接層組成的融合識(shí)別塊，得到第一早期融合結(jié)果；將帶有視覺注意力的文本特征與文本特征拼接后，通過(guò)由全連接層組成的融合識(shí)別塊，得到第二早期融合結(jié)果；將第一早期融合結(jié)果和第二早期融合結(jié)果通過(guò)分配權(quán)重融合，得到融合后的特征；早期融合包含三個(gè)全連接層：第一全連接層Fc-1,第二全連接層Fc-2,第三全連接層Fc-3，并在全連接層之間添加了Dropout層：第一Dropout層Dropout-1和第二Dropout層Dropout-2；將源特征與生成特征拼接后送入全連接層中得到早期融合結(jié)果：將帶有文本注意力的視覺特征與視覺特征拼接后，通過(guò)由全連接層組成的融合識(shí)別模塊，得到第一早期融合結(jié)果，其中EF指代早期融合：Result-1＝EF{att_FV,gen_FV}；將帶有視覺注意力的文本特征與文本特征拼接后，通過(guò)由全連接層組成的融合識(shí)別模塊，得到第二早期融合結(jié)果：Result-2＝EF{att_FT,gen_FT}；晚期融合通過(guò)分配權(quán)重融合來(lái)自早期融合的結(jié)果，將第一早期融合結(jié)果和第二早期融合結(jié)果通過(guò)分配權(quán)重融合，其中LF指代晚期融合，得到融合后的特征，即晚期融合結(jié)果：Result＝LF{Result-1,Result-2}；使用交叉熵定義了模塊的損失，并用Y來(lái)表示事件標(biāo)簽，Resulti代表第i條推文的預(yù)測(cè)結(jié)果： 通過(guò)尋求最佳參數(shù)來(lái)最小化模塊損失函數(shù)LF： 基于融合后的特征，得到每條待檢測(cè)推文是否為謠言的結(jié)果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)，其通訊地址為：250353 山東省濟(jì)南市長(zhǎng)清區(qū)大學(xué)路3501號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。