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基于深度学习三层语义抽取框架的假新闻识别方法及系统

摘要

本发明公开了基于深度学习三层语义抽取框架的假新闻识别方法及系统,包括:获取目标新闻文本;对目标新闻文本进行向量化处理,得到目标新闻文本每个字的初始表示向量;将目标新闻文本每个字的上下文信息嵌入到每个字的初始表示向量中,得到含有上下文信息的字向量矩阵;对含有上下文信息的字向量矩阵,提取若干个特征图;对所有的特征图,进行封装操作,得到最终融合特征;对最终融合特征进行分类,得到目标新闻文本是否为假新闻的结果。

著录项

  • 公开/公告号CN112232058A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 济南大学;

    申请/专利号CN202011102128.0

  • 申请日2020-10-15

  • 分类号G06F40/211(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06F16/33(20190101);G06F16/35(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人黄海丽

  • 地址 250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号

  • 入库时间 2023-06-19 09:35:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-04

    授权

    发明专利权授予

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