一种基于跨模态语义对齐和动态特征聚合的虚假新闻检测方法

本发明公开了一种基于跨模态语义对齐和动态特征聚合的虚假新闻检测方法，步骤包括提取新闻样本的文本特征和新闻图像的图像特征；计算词‑区域对之间的余弦相似度并进行正则化，在此基础上构建对齐向量并获得自适应注意力因子，结合自适应注意力因子，得到更新后的文本特征和新闻图像的区域特征；基于对齐向量自适应调整聚合权重得到更新后的聚合向量，将更新后的聚合向量与新闻图像的全局特征、更新后的文本特征和更新后的新闻图像的区域特征聚合得到新闻的多模态特征表示；将新闻的多模态特征表示输入到虚假新闻检测器，虚假新闻检测器输出新闻样本的真假预测标签。本发明在复杂多变的假新闻场景中，充分挖掘和利用了多模态信息之间的互补优势，提高了假新闻检测的准确性和鲁棒性。