公开(公告)号：CN114969269A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210717098.7

申请日：2022-06-23

Applicant: 济南大学

Inventor： 纪科 ,  任天琪 ,  陈贞翔 ,  杨波 ,  马坤 ,  孙润元

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N7/00

Abstract: 本发明属于互联网和深度学习技术领域，提供了基于实体识别和关系抽取的虚假新闻检测方法及系统，其通过双向LSTM(长短期记忆网络)对新闻表示向量进行特征提取并输出每个时刻的发射概率，输入CRF(条件随机场)进行约束后得到目标新闻的标签序列；提取标签序列中的实体标签，得到目标新闻的实体词汇；通过基于BERT微调的预训练模型进行关系抽取，进而得到“实体‑关系‑实体”结构文本；将经过处理的实体和结构文本输入文本分类器，得到检测结果，在保证准确率的前提下，实现快速、高效的虚假新闻检测算法。