融合背景知识与用户特征的虚假新闻实时检测方法与系统

本发明提出一种融合背景知识与用户特征的虚假新闻实时检测方法与系统，该方法包括：利用预训练语言模型和门控循环单元对待检测帖子的文本进行特征提取，生成帖子的文本语义特征；通过知识蒸馏获取帖子文本中的实体解释和帖子文本中的实体概念信息；对最终的用户特征进行二次加强，获得再次增强的用户特征；利用情感值计算方法对用户历史信息进行特征挖掘，得到最终的用户特征，对最终的用户特征进行二次加强，获得再次增强的用户特征；将双门控融合特征输入至多层感知机中，通过连接归一化指数函数进行虚假新闻检测分类，得到分类概率；本发明通过双门控交叉融合实现文本‑用户特征的细粒度对齐，有效降低跨模态关联误差。