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一种基于预训练语言模型的多模态网络谣言检测方法

摘要

本发明公开了一种基于预训练语言模型的多模态网络谣言检测方法,包括:获取待检测信息,所述待检测信息包括图像以及相关的文本信息;通过预训练的深度卷积神经网络提取图像的特征向量,通过预训练的语言模型提取文本信息的文本特征向量;将图像的特征向量与文本特征向量映射到同一个特征空间并进行连接,获得多模态特征向量;利用Softmax二分类器,获得待检测信息为谣言和非谣言这两个类别的概率。该方法可以实现网络谣言的自动、迅速和精确地检测。

著录项

  • 公开/公告号CN111160452A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京中科研究院;中国科学技术大学;

    申请/专利号CN201911376275.4

  • 发明设计人 张勇东;毛震东;邓旭冉;王鹏辉;

    申请日2019-12-27

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06F16/35(20190101);G06F40/126(20200101);

  • 代理机构11260 北京凯特来知识产权代理有限公司;

  • 代理人郑立明;郑哲

  • 地址 100193 北京市海淀区西北旺东路10号院5号楼

  • 入库时间 2023-12-17 08:59:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191227

    实质审查的生效

  • 2020-05-15

    公开

    公开

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