增强异质图注意力网络的虚假新闻检测方法

本发明公开的属于自然语言处理和图神经网络技术领域，具体为增强异质图注意力网络的虚假新闻检测方法，包括具体步骤如下：对文本数据进行预处理后，利用预训练模型及自然语言处理方法，对短文本数据进行特征提取和关系分析，并通过预训练模型驱动的提示学习，显著增强短文本语义丰富度；根据短文本及其附属多元信息之间的关系，建立异质图以突出文本与附属多元信息之间的关系，为虚假新闻检测任务提供充足信息；本发明的方法针对短文本虚假新闻检测的特点，构建了一个能够全面反映新闻数据复杂性的异质图模型，在融合多种类型节点的基础上，对各类新闻元数据的特点进行了充分的考虑。