一种基于多模态信息融合的假新闻检测方法及介质

本发明提出一种基于多模态信息融合的假新闻检测方法及介质：首先获取新闻文本、图像、用户及评论信息，构建包含新闻节点、用户节点和评论节点的社交关系图；通过节点相似度计算去除低相似度连接并推断潜在连接，生成改进后的社交关系图。利用预训练模型对文本和图像分别进行特征编码，生成文本特征向量、图像特征向量及社交关系特征向量；提取文本和图像实体嵌入增强特征向量。将增强后的文本、图像及社交关系特征向量映射到共同语义空间，通过优化均方误差损失实现模态对齐，得到跨模态对齐特征向量。最后，通过共同注意力机制融合多模态信息，生成多模态融合特征向量并输入分类器，输出真假新闻标签。本方法提升了假新闻检测的精度与鲁棒性。