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改进的跨模态关联歧义学习的虚假信息检测方法研究 被引量：1
1
作者 段钰潇 胡艳丽 +2 位作者 郭浩 谭真 肖卫东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期307-313,共7页
近年来,随着互联网及多媒体技术的迅猛发展,人们获取信息更加方便快捷,然而虚假信息在网络上的传播也日益严重,负面影响不断扩大。为了增强信息的可信度和欺骗性,虚假信息呈现多模态发展趋势,使得检测工作面临更大挑战。现有的多模态虚... 近年来,随着互联网及多媒体技术的迅猛发展,人们获取信息更加方便快捷,然而虚假信息在网络上的传播也日益严重,负面影响不断扩大。为了增强信息的可信度和欺骗性,虚假信息呈现多模态发展趋势,使得检测工作面临更大挑战。现有的多模态虚假信息检测方法大多关注多模态特征的形成,对于跨模态歧义和不同模态特征在检测中的贡献率的研究尚不完善,忽略了不同模态特征间固有差异性对虚假信息检测的影响。为解决该问题,提出了构建改进的跨模态关联歧义学习的虚假信息检测模型,通过对文本和图像特征进行跨模态歧义学习,利用歧义得分更新单模态与融合特征的权重,自适应地拼接单模态与融合特征;同时采用网格搜索动态分配文本、图像特征权重,提高检测准确率。在Twitter数据集上对该模型的有效性进行验证,其相比基线模型准确率提高了6%,相比未进行动态权重分配的检测方法性能提升了1.6%。 展开更多
关键词 虚假信息检测 多模态 跨模态关联 歧义学习 融合特征
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社交媒体虚假信息检测研究综述
2
作者 陈静 周刚 +3 位作者 李顺航 郑嘉丽 卢记仓 郝耀辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期1-14,共14页
社交媒体上的虚假信息不仅危害网络空间安全,还在重大事件中扮演着关键角色,严重误导公众,对政治和社会秩序造成负面影响。为此,围绕面向社交媒体的虚假信息检测技术研究展开综述,为构建高效检测技术和遏制社交媒体虚假信息泛滥奠定理... 社交媒体上的虚假信息不仅危害网络空间安全,还在重大事件中扮演着关键角色,严重误导公众,对政治和社会秩序造成负面影响。为此,围绕面向社交媒体的虚假信息检测技术研究展开综述,为构建高效检测技术和遏制社交媒体虚假信息泛滥奠定理论基础。首先,深入剖析虚假信息的内涵本质,探讨其在社交平台上的产生机理、具体表现形式,并界定检测任务的基础框架与目标;其次,从语义一致性视角出发,专注内容语义、社交上下文感知和知识驱动三大层面,对比梳理典型检测方法;在此基础之上,深入探究增强检测算法可解释性最新研究成果;进一步,从对抗博弈视角,深度剖析当前社交媒体虚假信息检测任务面临的挑战以及大型语言模型为虚假信息检测技术研究带来的机遇;最后,对社交媒体虚假信息检测技术未来的发展进行了展望。 展开更多
关键词 虚假信息检测 跨模态关联 社交上下文感知 知识驱动 大语言模型
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双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测
3
作者 钟善男 彭淑娟 +2 位作者 柳欣 王楠楠 李太豪 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2612-2625,共14页
深度学习方法促使多模态虚假新闻检测领域快速发展,现有的检测模型通常从全局角度学习新闻图文间的跨模态语义关联,并利用共享语义内容获取检测的关键信息.然而,新闻内部的局部语义差异可能会限制模型有效利用跨模态语义关联的能力,其... 深度学习方法促使多模态虚假新闻检测领域快速发展,现有的检测模型通常从全局角度学习新闻图文间的跨模态语义关联,并利用共享语义内容获取检测的关键信息.然而,新闻内部的局部语义差异可能会限制模型有效利用跨模态语义关联的能力,其中潜在的非共享语义内容作为重要线索能够有效揭示虚假新闻的篡改意图和目的.为了解决上述问题,本文提出了一种双分支线索深度感知与自适应协同优化的多模态虚假新闻检测模型.该模型首先从图像显著区域和文本语义单词中提取细粒度的新闻特征,并使用跨模态加权残差网络从中学习共享语义线索.同时,根据所有图像区域和文本单词之间的语义相关性,双分支图文线索感知模块显式地建模共享与非共享语义内容的语义关联.其中,线索关联优化分支对两类语义内容的关联边界持续迭代优化,促使模型准确区分非共享语义线索;线索关联分析分支刻画两类语义内容的可信程度,并在此基础上引导模型实现线索的自主融合.通过上述自适应协同优化框架,本文提出的模型能够在复杂新闻语境下进行线索的深度感知与融合,实现更准确、更可解释的多模态虚假新闻检测.在广泛使用的中英文真实数据集上的实验结果表明,本文提出的模型明显优于基线方法,在准确率和虚假新闻检测精确率上分别平均提高了4.85%和4.50%. 展开更多
关键词 多模态虚假新闻检测 局部语义差异 跨模态语义关联 非共享语义线索 自适应协同优化
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多源异构战场信息关联挖掘技术研究
4
作者 刘然 施晓东 刘超 《国防科技》 2017年第4期35-41,共7页
针对复杂战场环境对信息关联的需求,对多源异构战场信息关联挖掘技术展开研究,提出了面向时空、实体、任务、语义四种关联信息挖掘方法,实现战场信息在多个维度上的关联,使其更好的满足复杂化、多样化的战场信息感知需要。
关键词 多源战场信息 关联挖掘 时空关联 实体关联 任务关联 跨模态异构信息关联
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基于忆阻的嗅觉感知及跨模态联想电路设计与实现
5
作者 丁明慧 王小平 曾志刚 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第12期2561-2576,共16页
嗅觉研究在环境监测、灾害预警等领域的重要性凸显,联想记忆是生物大脑处理信息的机制,探索嗅觉感知及其跨模态联想对于扩展类脑感知在机器人技术上的应用和发展十分必要.本文基于忆阻设计了嗅觉感知与跨模态联想电路,模拟了嗅觉的基本... 嗅觉研究在环境监测、灾害预警等领域的重要性凸显,联想记忆是生物大脑处理信息的机制,探索嗅觉感知及其跨模态联想对于扩展类脑感知在机器人技术上的应用和发展十分必要.本文基于忆阻设计了嗅觉感知与跨模态联想电路,模拟了嗅觉的基本功能及其情感、记忆效应,主要包括3个模块:气味识别模块以忆阻嗅觉神经元为基础实现对两种气味的识别;高级感知模块搭建情感产生电路生成嗅觉情感,并利用忆阻阻值变化实现对其他模态记忆巩固的影响;延时跨模态联想模块基于忆阻变化规律设计延时电路和联想记忆电路,以情感为强化物实现了嗅觉与其他模态信息的延时联想.最后设计4种情景进行实验,仿真结果表明该电路可以实现嗅觉的感知功能和与其他模态信息的跨模态联想,为机器人嗅觉感知提升提供了可能. 展开更多
关键词 忆阻 嗅觉感知 情感 联想记忆 跨模态信息关联
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