多模态特征自适应融合的虚假新闻检测

来源：计算机工程与应用杂志2024年第13期北京时间：

作者：王腾, 张大伟, 王利琴, 董永峰

单位：1.河北工业大学 人工智能与数据科学学院，天津 300401；2.中国科学院 自动化研究所 模式识别国家重点实验室，北京 100190

摘要：为解决社交媒体新闻中多模态新闻检测难以充分利用图文信息问题以及探索高效的多模态信息交互方法，提出了一种多模态特征自适应融合的虚假新闻检测模型。分别对新闻文本语义特征、文本情感特征和图文语义差异特征进行提取和表示；通过添加自适应权重参数的方式对多种特征进行加权拼接融合，以减少模型拼接时引入的冗余信息；将融合特征送入分类器中进行新闻的真假分类。实验结果表明，所提出的模型在F1值等评价指标上都优于当前先进的模型。有效提升了虚假新闻检测性能，为社交媒体中虚假新闻的检测提供了有力支持。

关键词：虚假新闻检测,情感特征,图像描述,自适应融合