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一种虚假信息检测模型训练方法及虚假信息检测方法

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本发明公开了一种虚假信息检测模型训练方法及虚假信息检测方法，其中虚假信息检测模型训练方法包括：获取训练信息，训练信息包括文本和图像；将文本和图像分别输入至各自的编码器中，得到文本表示和图像表示；将文本表示和图像表示进行交互，确定面向文本的多模态特征和面向视觉的多模态特征；将面向文本的多模态特征和面向视觉的多模态特征分别输入至各自的分类器中，得到面向文本的损失值和面向视觉的损失值；根据面向文本的损失值和面向视觉的损失值确定虚假信息检测模型的目标函数，根据目标函数训练虚假信息检测模型。本发明提高了虚假信息检测的准确性及效率。

著录项

公开/公告号CN114662596A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-06-24

原文格式PDF
申请/专利权人北京邮电大学;
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申请/专利号CN202210301579.X
发明设计人胡琳梅;赵紫望;孟涵;
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申请日2022-03-25
分类号G06K9/62;G06F16/33;G06F16/35;
代理机构西安迪业欣知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人校丽丽
地址 100876 北京市海淀区西土城路10号
入库时间 2023-06-19 15:44:42

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法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-06-24

公开

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