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融合外部知识与证据的场景图注意力网络多模态谣言检测
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作者 黄学坚 马廷淮 +3 位作者 荣欢 王根生 廖国琼 刘德喜 《计算机学报》 北大核心 2025年第9期2159-2180,共22页
社交媒体上谣言的泛滥对社会造成了严重的负面影响。随着多模态内容在社交媒体中的迅速增长,多模态谣言检测受到了越来越多的关注。目前,大多数方法主要聚焦于学习各个模态的特征,并通过特征融合实现不同模态信息的互补。然而,这些方法... 社交媒体上谣言的泛滥对社会造成了严重的负面影响。随着多模态内容在社交媒体中的迅速增长,多模态谣言检测受到了越来越多的关注。目前,大多数方法主要聚焦于学习各个模态的特征,并通过特征融合实现不同模态信息的互补。然而,这些方法存在两个关键问题:(1)不同特征空间之间的跨模态关联难以有效捕捉图文细粒度语义的一致性;(2)单纯依赖图文内容难以识别一些造谣者精心设计的深层语义不匹配的谣言。为此,本文提出了融合证据与知识的场景图注意力网络的多模态谣言检测方法。首先,基于预训练的语言和视觉模型,分别提取文本语义和图像视觉特征,并通过误差级别分析提取图像篡改特征;其次,构建了一种基于反事实推理的无偏场景图生成方法和微调的Flan-T5模型,分别将图像和文本转化为视觉场景图和文本场景图,并利用知识蒸馏从知识库中提取场景图实体的相关知识,以增强模型对场景图的深层语义理解;接着,设计了一种融合场景关系特征的场景图注意力网络,以挖掘图文间的细粒度语义匹配特征;最后,从互联网中筛选与待检验帖子相关的文本和图片证据,并通过交叉注意力机制实现证据与待检验帖子的交互对齐,提升模型对深层语义不匹配谣言的识别能力。实验表明,在Weibo和Twitter两个真实社交网络数据集上,本文提出的方法在宏准确率上比最佳基线方法分别提高了1.6%和2.2%,而在谣言类别的F1值上,分别提高了2.6%和3.0%。实验数据和代码已在GitHub上开源共享(https://github.com/xuejianhuang/SGKE)。 展开更多
关键词 多模态谣言检测 场景图注意力网络 图文语义匹配 多模态证据对齐 知识增强
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