基于小样本的社会大数据跨模态元学习早期谣言检测方法

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基于小样本的社会大数据跨模态元学习早期谣言检测方法
申请号:CN202411644370
申请日期:2024-11-18
公开号:CN119739930A
公开日期:2025-04-01
类型:发明专利
摘要
本发明涉及社交媒体内容检测领域,更具体地,涉及基于小样本的社会大数据跨模态元学习早期谣言检测方法,其中方法包括:获取社交媒体上发布的待检测多模态信息,使用多模态特征提取网络,进行特征提取,构建多模态隐藏信息提取网络进行隐藏信息提取,得到多模态隐藏信息;构建多模态融合处理网络,使用多模态融合处理网络,进行谣言检测;通过元学习算法对多模态隐藏信息提取网络以及多模态融合处理网络进行优化,从而得到最终检测结果。本发明通过提取多模态隐藏信息,并进行深度的融合处理,从而实现对谣言的检测。此外本发明通过将元学习算法运用到多模态隐藏信息提取网络以及多模态融合处理网络中,实现对样本数量少的谣言早期检测。
技术关键词
谣言检测方法 特征提取网络 多模态信息 跨模态 图像特征信息 多模态特征 大数据 文本 元学习算法 双向长短期记忆网络 图像特征提取 样本 社会 图像隐藏信息 多层感知网络 参数