摘要
本发明公开了一种基于检索增强与原型对齐技术的虚假新闻视频检测方法,先对目标视频进行处理并构建目标视频的多模态信息,然后在大型语言模型下整合多模态信息生成统一的文本中心查询,并进行视频检索获取与目标视频语义相关的真实和虚假视频样本;之后通过双重原型对齐机制利用图注意力网络分别构建真实和虚假类别的原型表示,并通过原型对齐学习生成最终操作感知表示;并将最终操作感知表示与现有模型集成完成对目标视频内容的检测;能够有效识别真实新闻视频和虚假新闻视频之间的细微差异,实现了对视频内容的检测增强表示学习,提升虚假新闻视频检测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
视频检测方法
原型
对齐技术
样本
多模态信息
注意力
节点
文本编码器
预测类别
语义
模态特征
存储库
邻居
网络
鲁棒性
非线性
参数
机制
系统为您推荐了相关专利信息
风险预测模型
抗肿瘤药物敏感性
肺腺癌患者
风险预测系统
免疫检查点基因
区间分析方法
样本
天线系统
多面体
拉丁超立方抽样
施工方法
超声波探测技术
控制系统
调节计量泵
地层结构
分档方法
DBSCAN算法
电芯
锂离子电池
模组
辅助生殖技术
时间序列预测模型
长短期记忆网络
互联网医院平台
患者