基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频检测方法

本发明提出一种基于知识增强图注意力网络的虚假新闻视频检测方法，该方法包括：基于完整的文本信息，通过预训练语言模型进行提取，得到文本的语义特征；利用预训练的语音模型对语音信息进行提取，得到语音的情感特征；利用预训练的滑动窗口模型对关键帧进行提取，得到视觉特征；利用预训练的立场检测模型，结合视频的立场特征以及评论的权重值得到视频的全局评论特征；利用视频发布者的社交特征得到用户的社交特征；通过场景图序列得到时序场景图特征；对多模态特征进行融合，得到多模态特征表示；基于多模态特征表示得到预测结果。本发明提供了一种全面、高效的虚假新闻视频检测方案，显著提升了检测精度和实际应用价值。