计算机应用研究

作者：张廷,袁虎,赵小兵,

单位：中央民族大学a.少数民族语言文学学院;b.信息工程学院;c.国家语言资源监测与研究少数民族语言中心,北京100081；

关键词：虚假新闻检测,多模态特征融合,优先融合机制,深度学习,

基金：国家社会科学基金重大资助项目(22&ZD035)；；

针对现有多模态虚假新闻检测方法侧重提取图像语义层面特征，忽略图像的频域特征，缺乏对图像内容的细粒度编码，所导致的文本和图像信息不匹配以及融合不充分的问题，提出了一种基于优先融合与模态注意力机制的虚假新闻检测模型。该模型通过优先融合模块有效整合文本特征、图像频域特征和图像空间域特征，并利用模态注意力机制动态调整各模态特征的权重，增强多模态信息间的协同作用以进行虚假新闻检测。在Weibo和Gossipcop两个公开多模态数据集上进行对比实验，所提出的模型准确率分别达到了91.3%和90.5%。实验结果表明，该模型能够捕捉模态间特征的复杂交互，有效融合不同模态的信息，提高了虚假新闻检测的准确率。

来源：2025年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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