摘要
本发明提出一种基于语义意图对齐学习的假新闻检测方法，包括：将新闻拆分为句子和实体，构建语义图和意图图；分别对语义图和意图图中每个节点，通过与邻居节点间的加权信息进行更新，得到语义中间更新图和意图中间更新图；分别将语义中间更新图和意图中间更新图中的原始根节点嵌入与各自所有图节点的加权全局信息结合，得到语义中间更新图和意图中间更新图各自的超根节点；通过更新后的超根节点使用全局上下文更新语义中间更新图和意图中间更新图的节点嵌入，得到新语义图和新意图图；通过构建伪节点和双向的伪边，将新语义图和新意图图对齐，得到对齐图；聚合对齐图中伪节点的嵌入表示，得到最终分类特征，基于最终分类特征进行真假新闻分类。
