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融合BERT和VGG模型多模态虚假新闻检测方法研究: 收藏
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引用; 《知识管理论坛》2023年第6期 502-513页; 作者：曾江峰王蕊黎欣雨马霄华中师范大学信息管理学院武汉430079 中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073; [目的/意义]旨在通过融合BERT和VGG模型解决当前虚假新闻泛滥、虚假新闻自动检测准确度较低、智能化较低问题。[方法/过程]使用预训练模型BERT和VGG将新闻中的图文分离并转化为特征向量集,并进行特征融合,运用SVM模型设计分类器实现多...; [目的/意义]旨在通过融合BERT和VGG模型解决当前虚假新闻泛滥、虚假新闻自动检测准确度较低、智能化较低问题。[方法/过程]使用预训练模型BERT和VGG将新闻中的图文分离并转化为特征向量集,并进行特征融合,运用SVM模型设计分类器实现多模态虚假新闻检测识别。[结果/结论]实证结果表明,实验数据集F1值达到93%,相较于单独使用BERT和VGG模型提升7%与9%,该方法具有较高的准确率和召回率,能够有效地检测虚假新闻。; 来源：详细信息评论

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