【摘 要】
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社交媒体的发展,使得新闻的产生和传播变得更加容易。当前的新闻形式已不再局限于文本,而是由文本、图像、视频等多种模态结合而成,如何判断新闻的真假,只利用单模态的文本信息进行虚假新闻检测已无法快速准确的实现。另外,当前文本的虚假新闻检测主要通过对文本特征进行嵌入并训练模型,无法提取高阶的上下文语义。现有的多模态融合检测算法,对多模态新闻只是简单的特征拼接,未很好地利用多模态上下文语义之间的互补和融合。
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社交媒体的发展,使得新闻的产生和传播变得更加容易。当前的新闻形式已不再局限于文本,而是由文本、图像、视频等多种模态结合而成,如何判断新闻的真假,只利用单模态的文本信息进行虚假新闻检测已无法快速准确的实现。另外,当前文本的虚假新闻检测主要通过对文本特征进行嵌入并训练模型,无法提取高阶的上下文语义。现有的多模态融合检测算法,对多模态新闻只是简单的特征拼接,未很好地利用多模态上下文语义之间的互补和融合。为了解决这些问题,本文针对图文场景,提出多模态融合的虚假新闻检测架构,主要研究如下:（1）为更好地获取新闻的高阶上下文语义来进行虚假新闻检测,针对文本新闻利用BERT预训练模型采用[CLS]句向量表征、最后一层词向量平均表征来获得文本的高阶上下文语义向量。针对图像新闻利用VGG19预训练模型采用最后一层输出向量、中间层特征图向量获取图像的高阶上下文语义向量。通过试验得到两个预训练模型基于高阶上下文语义的虚假新闻检测结果均较好,这为后续多模态的高阶上下文语义融合研究提供了前提基础。（2）设计了一种基于图文融合的多模态虚假新闻检测框架,框架中包含三种融合高阶上下文语义的方式,分别是向量拼接、基于注意力机制、基于Transformer的Encoder结构的方式。具体来说,向量拼接的方式就是将所上述预训练模型提取的高阶上下文语义特征向量进行拼接生成融合特征;注意力机制的方式就是先将提取到的高阶上下文语义特征向量赋予不同的权重,再进行融合生成融合特征;采用Transformer的Encoder结构的方式是将提取到的高阶上下文语义特征向量采用自注意力机制进行融合生成融合特征。最后将学习到的融合特征输入到全连接层中进行虚假新闻学习和检测。（3）设计多组消融试验,以上下文语义关联性作为检测标准,验证了该虚假新闻检测框架的有效性。其中采用Transformer的Encoder结构方式进行融合得到的融合特征经过训练学习后,在微博数据集上预测的准确率达到0.884,效果最佳。多组基于BERT模型的检测算法均取得了不错的成绩,说明BERT模型在提取高阶上下文语义特征方面有着独到之处。图[26]表[5]参[81]
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