语义增强的多模态虚假新闻检测.docx

语义增强的多模态虚假新闻检测 本文提出了一种语义增强的多模态虚假新闻检测方法，旨在解决社交媒体上虚假新闻的传播问题。该方法通过利用预训练语言模型中隐含的事实知识，以及显式的视觉实体提取，来更好地理解多模态新闻的深层语义。提取不同语义层次的视觉特征，并采用文本引导的注意力机制建模文本与视觉特征之间的语义交互，从而更好地融合多模态异构特征。 虚假新闻检测的挑战主要来自于其多模态特性和语义层面特征的不足。现有的方法大多依赖于数据集高度相关的表现层面特征，对新闻的语义层面特征建模不足。因此，本文提出的方法旨在更好地理解多模态新闻的深层语义，捕捉到虚假新闻语义层面的特点。 本文的贡献包括：1) 提出了新颖的语义增强的多模态虚假新闻检测方法，通过融合外部知识以及显式的视觉实体提取，更好地理解多模态新闻中的实体语义；2) 采用文本引导的注意力机制建模文本与不同层次的视觉特征之间的语义交互，更好地融合多模态异构特征；3) 在真实世界的微博数据集上对本文提出的方法进行验证，结果表明该方法能够大幅提高虚假新闻检测的准确率。 虚假新闻检测的重要性在于社交媒体的快速发展，社交媒体的实时性、开放性、便捷性和双向性使得人们可以快速地获取并传播信息。但是，社交媒体低门槛的特点也促进了虚假信息尤其是虚假新闻在网络空间的滋长蔓延。虚假新闻不仅使受众深受其害，冲击了主流媒体的权威性和公信力，还产生了经济、政治等多个方面的风险隐患。 目前，社交媒体上虚假新闻的检测是一个亟待解决的问题。现有的研究表明，虚假新闻在表现层面上与真实新闻具有显著的差异性。虚假新闻往往呈现出更加强烈的情感煽动性、主观性，经常出现“紧急通知”“快转”等高频短语；虚假新闻图片具有低质量、视觉冲击力强的特点。 为了解决虚假新闻检测的挑战，本文提出了一种语义增强的多模态虚假新闻检测方法。该方法通过利用预训练语言模型中隐含的事实知识，以及显式的视觉实体提取，更好地理解多模态新闻的深层语义。提取不同语义层次的视觉特征，并采用文本引导的注意力机制建模文本与视觉特征之间的语义交互，从而更好地融合多模态异构特征。 本文的方法可以应用于社交媒体平台上的虚假新闻检测，帮助减少虚假新闻的传播，保护用户的权益和公信力，并维护社交媒体的健康发展。