摘要
本发明涉及自然语言处理技术领域,公开了基于传播结构时空特征感知的低资源虚假新闻检测方法,步骤如下:构建新闻样本,对新闻样本进行数据预处理;得到文本数据、评论数据和新闻传播结构数据;即得到文本编码特征向量、评论编码特征向量和得到文本及评论传播树的空间结构矩阵以及时间结构矩阵;通过时空信息融合模块获得时空信息融合特征,最后经过共性投影模块融合后得到特征投影表示并获得对比损失,把对比损失和预测损失相加得到综合损失,用于反向传播更新模型参数。通过融合新闻的文本数据和评论数据的时间和空间结构,有助于精确地理解文本数据及其与评论之间的相互作用,实现对文本数据的更加全面和深入的理解,达到更高的检测效率。
技术关键词
空间结构特征
注意力
语言编码器
矩阵
融合特征
数据
样本
资源
特征提取模块
文本
节点更新
投影模块
检测模型训练
更新模型参数
非线性
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