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公开(公告)号:CN115100664B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202210699828.5
申请日:2022-06-20
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/262 , G06V10/82 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于相关性信息扩展的多模态虚假新闻识别方法及系统,所述方案包括:获取目标新闻的新闻文本及图像;提取所述目标新闻图像的语义表示以及颜色直方图向量,并进行融合,获得视觉融合特征;基于所述目标新闻的新闻文本进行特征提取,获得新闻文本特征;提取目标新闻图像的OCR文本,并基于OCR文本提取OCR文本特征;计算所述新闻文本特征和OCR文本特征的文本相关性特征;并计算所述新闻文本特征及视觉融合特征的相似度特征;将所述新闻文本特征、OCR文本特征、图像的语义表示、文本相关性特征和相似度特征进行拼接,输入预先训练的分类器,获得目标新闻是否为假新闻的判别结果。
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公开(公告)号:CN115100664A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210699828.5
申请日:2022-06-20
Applicant: 济南大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/18 , G06V30/262 , G06V10/82 , G06F16/35
Abstract: 本发明提供了一种基于相关性信息扩展的多模态虚假新闻识别方法及系统,所述方案包括:获取目标新闻的新闻文本及图像;提取所述目标新闻图像的语义表示以及颜色直方图向量,并进行融合,获得视觉融合特征;基于所述目标新闻的新闻文本进行特征提取,获得新闻文本特征;提取目标新闻图像的OCR文本,并基于OCR文本提取OCR文本特征;计算所述新闻文本特征和OCR文本特征的文本相关性特征;并计算所述新闻文本特征及视觉融合特征的相似度特征;将所述新闻文本特征、OCR文本特征、图像的语义表示、文本相关性特征和相似度特征进行拼接,输入预先训练的分类器,获得目标新闻是否为假新闻的判别结果。
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