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基于注意力机制多特征融合的虚假信息检测
被引量：
4
1
作者
地力夏提·阿布都热依木
马博
+1 位作者
杨雅婷
王磊
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期608-616,共9页
在虚假信息识别任务中,面对图文结合的虚假内容,基于单模态的模型难以进行准确识别.社交媒体中的虚假信息为吸引关注和迅速传播的目的,会使用夸张的词汇煽动读者的情绪.如何将情感特征引入多模态虚假信息检测模型进行多特征融合,并准确...
在虚假信息识别任务中,面对图文结合的虚假内容,基于单模态的模型难以进行准确识别.社交媒体中的虚假信息为吸引关注和迅速传播的目的,会使用夸张的词汇煽动读者的情绪.如何将情感特征引入多模态虚假信息检测模型进行多特征融合,并准确地识别虚假信息是一个挑战.为此,本文提出了基于注意力机制多特征融合的虚假信息检测方法(att-MFNN).该模型中先将文本特征和情感特征基于注意力机制融合,再与视觉特征组成多模态特征送入虚假信息识别器和事件分类器中.通过引入事件分类器学习不同事件中的共同特征,提高新事件的识别性能.att-MFNN在微博和推特(Twitter)数据集的准确率达到了89.22%和87.51%,并且F_(1)、准确率、召回率指标均优于现有的模型.
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关键词
虚假信息检测
多特征融合
注意力机制
情感提取
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职称材料
题名
基于注意力机制多特征融合的虚假信息检测
被引量：
4
1
作者
地力夏提·阿布都热依木
马博
杨雅婷
王磊
机构
中国科学院新疆理化技术研究所新疆民族语音语言信息处理实验室
中国科学院大学计算机科学与技术学院
出处
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期608-616,共9页
基金
中国科学院青年创新促进会项目(科发人函字[2019]26号)
中国科学院西部青年学者项目(A类)(2019-XBQNXZ-A-004)
+2 种基金
国家自然科学基金(U2003303)
国家重点研发计划(2018YFC0823002)
新疆天山创新团队项目(2020D14045)。
文摘
在虚假信息识别任务中,面对图文结合的虚假内容,基于单模态的模型难以进行准确识别.社交媒体中的虚假信息为吸引关注和迅速传播的目的,会使用夸张的词汇煽动读者的情绪.如何将情感特征引入多模态虚假信息检测模型进行多特征融合,并准确地识别虚假信息是一个挑战.为此,本文提出了基于注意力机制多特征融合的虚假信息检测方法(att-MFNN).该模型中先将文本特征和情感特征基于注意力机制融合,再与视觉特征组成多模态特征送入虚假信息识别器和事件分类器中.通过引入事件分类器学习不同事件中的共同特征,提高新事件的识别性能.att-MFNN在微博和推特(Twitter)数据集的准确率达到了89.22%和87.51%,并且F_(1)、准确率、召回率指标均优于现有的模型.
关键词
虚假信息检测
多特征融合
注意力机制
情感提取
Keywords
fake news detection
multi-feature fusion
attention mechanism
emotion extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制多特征融合的虚假信息检测
地力夏提·阿布都热依木
马博
杨雅婷
王磊
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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