公开(公告)号：CN112232058B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202011102128.0

申请日：2020-10-15

Applicant: 济南大学

Inventor： 纪科 ,  李妍祺 ,  杨波 ,  马坤 ,  陈贞翔 ,  孙润元

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于深度学习三层语义抽取框架的假新闻识别方法及系统，包括：获取目标新闻文本；对目标新闻文本进行向量化处理，得到目标新闻文本每个字的初始表示向量；将目标新闻文本每个字的上下文信息嵌入到每个字的初始表示向量中，得到含有上下文信息的字向量矩阵；对含有上下文信息的字向量矩阵，提取若干个特征图；对所有的特征图，进行封装操作，得到最终融合特征；对最终融合特征进行分类，得到目标新闻文本是否为假新闻的结果。

公开(公告)号：CN112232058A

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：CN202011102128.0

申请日：2020-10-15

Applicant: 济南大学

Inventor： 纪科 ,  李妍祺 ,  杨波 ,  马坤 ,  陈贞翔 ,  孙润元

IPC: G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于深度学习三层语义抽取框架的假新闻识别方法及系统，包括：获取目标新闻文本；对目标新闻文本进行向量化处理，得到目标新闻文本每个字的初始表示向量；将目标新闻文本每个字的上下文信息嵌入到每个字的初始表示向量中，得到含有上下文信息的字向量矩阵；对含有上下文信息的字向量矩阵，提取若干个特征图；对所有的特征图，进行封装操作，得到最终融合特征；对最终融合特征进行分类，得到目标新闻文本是否为假新闻的结果。