图对比学习中嵌入一致性增强的谣言检测技术

本发明公开了图对比学习中嵌入一致性增强的谣言检测技术，包括：对于每个传播结构，通过考虑边的重要性生成两个增强传播结构；设计负样本捕获器和负样本控制器，负样本捕获器通过观察训练迭代中样本对相似性的差异，间接检测梯度的混淆，捕获受到EIC影响的负样本对；负样本控制器忽略负样本对，使传播结构编码器自适应地从被忽略的负样本中学习，被忽略的节点在每次迭代中更新，确保所有负样本都用于训练，通过补充梯度来优化对比损失，确保即使在忽略大量负样本时，对比损失的梯度仍然相对稳定；将增强传播结构连接起来，作为事件的最终表示，并优化交叉熵损失和对比损失。