公开(公告)号：CN119357830A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411936642.2

申请日：2024-12-26

Applicant: 南开大学

Inventor： 陈晨 ,  郭玫 ,  郭天勇 ,  侯春燕 ,  吴一可 ,  袁晓洁

IPC: G06F18/2415 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06N7/01 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种社交媒体上的鲁棒性谣言检测方法，包括如下步骤：将社交媒体数据中的事件构建为静态传播图，并构造事件与标签样本对，形成谣言检测数据集；构建包含多维度融合信息的谣言动态传播图及动态增广图；获得谣言动态传播图表示及动态增广图表示；无监督对比学习，捕捉谣言动态传播图的表征信息及动态增广图的表征信息；通过深度神经分类模型进行谣言分类，完成社交媒体上的鲁棒性谣言检测。本发明提供的方法能够很好的利用动态传播图和动态增广图的时序信息，并且能够有效的利用对比学习获取图表征，从而更好地完成社交媒体上谣言检测任务。

公开(公告)号：CN118152581A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202211557077.X

申请日：2022-12-06

Applicant: 马上消费金融股份有限公司 ,  南开大学

Inventor： 赵宏宇 ,  蒋宁 ,  赵钰 ,  蔡祥睿 ,  吴一可 ,  张海威 ,  张莹

IPC: G06F16/36

Abstract: 本公开提供了一种知识图谱补全方法及装置、电子设备、计算机可读介质，该方法包括：获取第一实体以及第一实体在多个模态下的单模态关系；其中，单模态关系用于表征实体之间在单一模态下的关系；基于各个模态下的第一实体和第一实体的单模态关系预测出第一实体对应的至少一个候选实体，并基于第一实体、第一实体的单模态关系和至少一个候选实体获得至少一个候选实体的嵌入分数；基于各个模态下的嵌入分数和各个模态的权重从至少一个候选实体中确定第一实体对应的第二实体；其中，第一实体、单模态关系和第二实体为知识图谱中的三元组。根据本公开的实施例能够提高知识图谱补全的准确性。

公开(公告)号：CN116579337B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310825631.6

申请日：2023-07-07

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘明铭 ,  刘梦莹 ,  吴一可 ,  肖洋 ,  王鹏程 ,  胡梦婷

IPC: G06F40/289 ,  G06N3/0464 ,  G06F16/951 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及虚假新闻检测技术领域，提供一种融合证据可信度的虚假新闻检测方法。该方法包括：获取待测新闻，爬取获得待测新闻的真证据；通过人工智能程序生成待测新闻对应的假证据，根据待测新闻与真证据和假证据构建数据集；通过神经网络学习数据集，获得数据集的包括新闻特征和初步证据特征的初步特征表示；对初步证据特征进行迭代交叉验证并引入多头输入层，获得数据集中每条证据对应的多头可信度分数；根据多头可信度分数调制新闻特征和初步证据特征间的注意力权重获得整体证据特征；对整体证据特征进行卷积学习以检测待测新闻的真假。该方法模拟更不可信的证据场景，通过多头可信度来模拟不同可信度，提高了虚假新闻检测的准确率。