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针对传统虚假新闻检测方法主要采用图像统计学和图像分布式表示特征导致没有深层次挖掘图像所表达的文字含义的问题,设计了在融合知识图谱和图像描述的深度学习下的多模态虚假新闻检测模型.该模型一方面抽取出在新闻文本中的3元组形式知识图谱,另一方面生成图像对应的描述文本,同时采用Bert框架将原文本、3元组、图像描述文本加以集成.在基准汉语虚假新闻语料库上的实验结果表明:该模型显著优于传统的代表性方法. 相似文献