本发明公开了一种融合多模态特征的虚假消息检测方法和装置，包括以下步骤：利用文本特征提取器和图像特征提取器从推文中分别提取文本特征和图像特征；拼接文本特征和图像特征得到推文的内容特征；利用基于GCN模型构建的传播结构特征提取器提取推文在传播过程中产生的结构特征；利用分类器基于推文的内容特征和结构特征进行虚假消息检测。不仅考虑了推文内容本身对应的特征，还融合了其在传播过程中产生的结构特征，有效提高了虚假消息的检测性能。
📄 2021106529485
📂 G06K9_62
👤 浙江工业大学
📅 2021-06-11
本发明提供了一种基于多模态特征的物流政策文件分析方法，通过对物流政策文件进行主题的关键词提取，接着通过对关键词进行重要度得分排序，获取了排序后的关键词，明确了关键词的边界；进一步的，通过标记时间戳的方式，获取了融合时序特征的多模态的关键词，起到了更准确地预测效果，并进一步为后续根据时段对物流政策文件进行评价奠定了基础；此外，本发明通过相似度函数对上级物流政策文件和下级物流政策文件进行相似度评价，获取上下级协同度以评价物流政策文件的实施效率。此外，本发明在获取上级政策文件的过程中，通过对小标题处的主题调整预设权重获取了更为准确的主题的关键词。
📄 2025101222820
📂 G06F16_334
👤 华东交通大学
📅 2025-01-26
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