| 基于多模态特征融合的社交媒体虚假新闻检测 |
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| 引用本文： | 张国标,李 洁,胡潇戈.基于多模态特征融合的社交媒体虚假新闻检测[J].情报科学,2021,39(10):126-132. |
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| 作者姓名： | 张国标 李 洁 胡潇戈 |
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| 摘 要： | 【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时，也成为了虚假新闻传播的主要渠
道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻，扼制虚假信息的传播，对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方
法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻，本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析，分别设计了文本
词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法，用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特
征信息，构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型，并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/
结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果，发现融合文本特征和图像特征的多模态模型
可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型，融合了文本与图像
的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合，不仅无法实现各种特征的充分互补，而且容易造成维度灾难。
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