基于粗细粒度特征融合的多模态虚假新闻检测方法及系统

本公开涉及虚假新闻检测技术领域，提出了基于粗细粒度特征融合的多模态虚假新闻检测方法及系统，包括如下步骤：针对获取的待检测目标新闻的每一模态，通过多个基于对比学训练的特征编码器分别进行粗粒度和细粒度的特征提取，得到多粒度特征；对得到的多粒度特征，分别对多模态的细粒度特征进行平均池化，将池化后的细粒度特征与对应模态的粗粒度特征进行拼接，得到每个模态的粗细粒度融合特征；将得到的粗粒度特征和各模态的粗细粒度融合特征变换成相同维度的特征后进行拼接，输入到虚假新闻检测分类器中，得到目标新闻是否为假新闻的检测结果。本公开通过对比学习和粗细粒度融合等实现了一种准确、高效的虚假新闻检测。