基于对比学习与多模态融合的虚假新闻检测方法及装置

本发明公开了一种基于对比学习与多模态融合的虚假新闻检测方法及装置，该方法通过共注意力网络将初始文本特征、初始图像特征和初始图结构特征中的各特征分别与其余两个模态特征进行模态增强；然后，共注意力网络将增强文本特征、增强图像特征和增强图结构特征进行串联；最后，将目标多模态输出特征进行对比学习，并输入全连接层，得到待检测新闻为虚假新闻的预测概率。本发明通过共注意力网络将三种模态特征进行融合，得到具有三种模态信息的增强特征，保证了不同模态之间的语义一致性，提高了虚假新闻检测的准确度。通过对比学习拉近具有相同标签的样本之间的概率表示，可以更好地区分真实和虚假新闻，提高虚假新闻检测准确度。