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题名基于跨模态交互与特征融合网络的假新闻检测方法
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作者
彭广川
吴飞
韩璐
季一木
荆晓远
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机构
南京邮电大学自动化学院、人工智能学院
南京邮电大学计算机学院
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第11期23-29,共7页
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基金
国家自然科学基金(62076139)
之江实验室开放课题(2021KF0AB05)
+1 种基金
未来网络科研基金项目(FNSRFP-2021-YB-15)
南京邮电大学1311人才计划。
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文摘
近年来,假新闻的激增对人们的决策过程产生了不利影响。现有的假新闻检测方法大多强调对多模态信息(如文本和图像)的探索和利用。然而,如何为检测任务生成有鉴别性的特征并有效地聚合不同模态的特征以进行假新闻检测,仍然是一个开放性问题。文中提出了一种新颖的假新闻检测模型,即跨模态交互与特征融合网络(Cross-modal Interaction and Feature Fusion Network,CMIFFN)。为了生成有鉴别性的特征,所提方法设计了一个基于监督对比学习的特征学习模块,通过同时进行模态内和模态间的监督对比学习,来确保异类特征相似度更小,同类特征相似度更大。此外,为了挖掘更多有用的多模态信息,所提方法设计了多阶段跨模态交互模块,通过多阶段的跨模态交互,学习带有图结构信息的跨模态交互特征。所提方法引入基于一致性评估的注意力机制,通过学习多模态一致性权重,来有效聚合模态特定特征和跨模态交互特征。在两个基准数据集Weibo和Twitter上的实验表明,CMIFFN明显优于现有的多模态假新闻检测方法。
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关键词
假新闻检测
监督对比学习
多阶段跨模态交互
图卷积网络
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Keywords
Fake news detection
Supervised contrastive learning
Multi-stage cross-modal interaction
Graph convolutional network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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