一种基于多模态特征自适应融合的虚假新闻检测方法

本发明公开了一种基于多模态特征自适应融合的虚假新闻检测方法(MAFAN)，该方法首先采用BERT提取文本特征，ViT提取图像视觉特征，并设计基于小波特征增强卷积的多分支特征提取网络提取图像的频域信息。采用双阶段融合结构，首先融合文本与频域特征，再与图像特征进一步融合。每阶段设主导与辅助模态实现跨模态交互。引入全局门控机制实现模态间权重的自适应分配，根据各模态特征的语义贡献动态计算融合权重，最终融合特征通过门控机制自适应生成，实现模态间重要性权重的动态调整。该机制增强了模型对多模态信息的适应能力与判别能力，显著提升了虚假新闻检测的准确性与鲁棒性。