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一种基于知识图谱检索的虚假新闻检测方法及系统
申请人信息
- 申请人:南京信息工程大学
- 申请人地址:210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号
- 发明人: 南京信息工程大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于知识图谱检索的虚假新闻检测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410227224.X |
| 申请日 | 2024/2/29 |
| 公告号 | CN117807322A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06F16/9535 |
| 权利人 | 南京信息工程大学 |
| 发明人 | 马廷淮; 边叶鑫 |
| 地址 | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于知识图谱检索的虚假新闻检测方法及系统,方法包括:将事实验证数据中的原始声明分为若干子声明,然后将第一证据答案与声明答案通过注意力机制进行相似度分析以获得标签预测概率;根据标签预测概率对子声明进行分类获得可信预测答案和不可信预测答案,对可信预测答案进行保留;对可信预测答案进行知识增强提取子图,根据子图来训练问题生成模型;通过训练后的问题生成模型为所述不可信预测答案所对应的问题生成第二问题;对第二问题进行预测获得第二证据答案;根据可信预测答案和第二证据答案进行虚假新闻检测;可以有效过滤噪声信息,提高了事实验证的准确性。
专利主权项内容
1.一种基于知识图谱检索的虚假新闻检测方法,其特征在于,包括:获取事实验证数据并对事实验证数据进行语义角色标注获得对应的语义信息作为声明答案;根据语义信息通过以大型双向自回归变压器为基础的问题生成模型生成第一问题;根据第一问题由证据数据库中检索获得第一证据信息,将第一证据信息作为上下文信息得到第一证据答案;将事实验证数据中的原始声明分为若干子声明,然后将第一证据答案与声明答案通过注意力机制进行相似度分析以获得标签预测概率;根据标签预测概率对子声明进行分类获得可信预测答案和不可信预测答案,对可信预测答案进行保留;对可信预测答案进行知识增强提取子图,根据子图来训练问题生成模型;通过训练后的问题生成模型为所述不可信预测答案所对应的问题生成第二问题;对第二问题进行预测获得第二证据答案;根据可信预测答案和第二证据答案进行虚假新闻检测。