多层次多专家的多模态虚假新闻检测方法
来源：计算机工程与应用杂志2026年第13期北京时间：
作者：温廷新, 于嘉淇
单位：辽宁工程技术大学 工商管理学院，辽宁 葫芦岛 125105；
摘要：有效检测虚假新闻对维护信息生态的健康至关重要。为解决现有方法中语义冲突建模不足、噪声鲁棒性弱等方面问题，旨在提出一种基于多层次多专家的多模态虚假新闻检测模型M3FEND。采用全局-局部的双通道架构提取多层次特征，结合专家网络策略增强模态表征能力；通过设计的多专家语义冲突感知层，解耦跨模态全局矛盾、局部区域失配及模态内的不一致性；构建具有软路由噪声感知机制的多专家模态融合层，自适应地聚合信息以应对数据不完美情况，提高融合鲁棒性；引入课程学习策略分阶段稳定训练模型，实现从单模态到多模态的渐进式优化过程。在Weibo、Weibo21和GossipCop三个数据集上的实验表明，M3FEND模型准确率分别高达94.19%、94.95%和90.40%，优于所有基准模型，证实了多专家协作的冲突感知与融合方法对提升检测性能的有效性。
关键词：虚假新闻检测,多模态融合,语义冲突,多专家协作,噪声鲁棒性
基金资助：国家自然科学基金（71771111）；辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院与地方政府科技合作培育项目（YJY-XD-2024-B-013）。
