(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210214207.3 (22)申请日 2022.03.04 (71)申请人 北京中科 睿鉴科技有限公司 地址 100084 北京市海淀区中关村东路1号 院8号楼三层B201C -2 (72)发明人 曹娟　盛强　张雪遥　李润东　 汪旦丁　朱勇椿　谢添　 (74)专利代理 机构 杭州九洲专利事务所有限公 司 33101 专利代理师 沈敏强 (51)Int.Cl. G06F 16/9536(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 40/30(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于新闻环境信息建模的虚假新闻检测方 法 (57)摘要 本发明涉及一种基于新闻环境信息建模的 虚假新闻检测方法， 其特征在于： 基于待检测新 闻获取其发布前若干天内的新闻消息集合， 将其 作为宏观 新闻环境； 从新闻消息集合中提取与待 检测新闻相似度最高的若干条新闻， 将其作为微 观新闻环 境； 基于待检测新闻向量与宏观新闻环 境所有新闻元素向量的相似度计算宏观环境感 知向量； 基于待检测新闻向量和微观环境中心向 量与微观新闻环境所有新闻元素向量的相似度 计算微观环 境感知向量， 其中微观环 境中心向量 为微观新闻环 境所有新闻元素向量的均值； 获取 虚假新闻检测器的对待检测新闻的新闻表示向 量， 将新闻表 示向量与所述宏观环 境感知向量和 所述微观环 境感知向量融合， 并基于融合结合判 断该待检测新闻的真假。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114840771 A 2022.08.02 CN 114840771 A 1.一种基于新闻环境信息建模的虚假 新闻检测方法， 其特 征在于： 基于待检测新闻获取其发布前若干天内的新闻消息集合， 将该新闻消息集合作为宏观 新闻环境； 从新闻消息集合中提取与待检测新闻相似度最高的若干条新闻， 将该若干条新闻作为 微观新闻环境； 基于待检测新闻向量与宏观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算宏观环境感知 向量； 基于待检测新闻向量和微观环境中心向量与微观新闻环境所有新闻元素向量的相似 度计算微观环境感知向量， 其中微观环境中心向量为微观新闻环境所有新闻元素向量的均 值； 获取虚假新闻检测器的对待检测新闻的新闻表示向量， 将新闻表示向量与 所述宏观环 境感知向量和所述 微观环境感知向量融合， 并基于融合结合判断该待检测新闻的真假。 2.根据权利要求1所述的基于新闻环境信 息建模的虚假新闻检测方法， 其特征在于， 所 述基于待检测 新闻向量与宏观新闻环境所有新闻元素向量的相似度计算宏观环境感知向 量， 包括： 使用C个高斯核对各个相似度数值按不同区间进行池化； 将所有C个高斯核的输出拼接， 得到宏观 环境核池化向量； 将宏观环境核池化向量、 待检测新闻向量及宏观环境中心向量拼接后送入多层感知机 网络， 得到宏观 环境感知向量； 所述宏观 环境中心向量 为宏观新闻环境所有新闻元 素向量的均值。 3.根据权利要求2所述的基于新闻环境信 息建模的虚假新闻检测方法， 其特征在于， 所 述使用C个高斯核对各个相似度数值按不同区间进行池化， 包括： 第j个高斯核的输出为 其中， μj和σj分别是第j个高斯核的中心和宽度。 4.根据权利要求1所述的基于新闻环境信 息建模的虚假新闻检测方法， 其特征在于， 所 述基于待检测 新闻向量和 微观环境中心向量与微观新闻环境所有新闻元素向量的相似度 计算微观环境感知向量， 包括： 使用C个高斯核对各个相似度数值按不同区间进行池化； 将所有C个高斯核的输出拼接， 分别得到新闻 ‑微观环境核池化向量和中心 ‑微观环境 核池化向量； 使用多层感知机网络计算待检测新闻向量和微观 环境中心向量的语义交 互向量； 使用多层感知机网络计算新闻 ‑微观环境核池化向量和中心 ‑微观环境核池化向量的 相似度交 互向量； 将语义交互向量和相似度交互向量拼接后送入多层感知机网络， 得到微观环境感知向 量。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114840771 A 25.根据权利要求4所述的基于新闻环境信 息建模的虚假新闻检测方法， 其特征在于， 所 述使用多层感知机网络计算新闻 ‑微观环境核池化向量和中心 ‑微观环境核池化向量的相 似度交互向量， 包括： usim＝MLP3(g(K(p, εmic),K(m( εmic), εmic))) 其中， usim为相似度交互向量； K(p, εmic)为新闻‑微观环境核池化向量； K(m( εmic), εmic) 为中心‑微观环境核池化向量； g(x,y)＝(x ⊙y)⊕(x‑y)，⊙表示哈达 玛积。 6.根据权利要求1所述的基于新闻环境信 息建模的虚假新闻检测方法， 其特征在于， 所 述将新闻表示向量与所述宏观环境感知向量和所述微观环境感知向量融合， 并基于融合结 合判断该待检测新闻的真假， 包括： 将新闻表示向量与宏观 环境感知向量 拼接融合得到融合门向量； 使用融合门向量作为权重 融合宏观环境感知向量和微观环境感知向量， 得到环境感知 向量； 将新闻表示向量和环境感知向量拼接， 经过多层感知机 网络和sigmod函数得到预测概 率值； 将预测概 率值与预先设定的阈值进行比对， 得到新闻真假的预测结果。 7.根据权利要求6所述的基于新闻环境信 息建模的虚假新闻检测方法， 其特征在于， 所 述将新闻表示向量与宏观 环境感知向量 拼接融合得到融合门向量， 包括： 将新闻表示向量与宏观环境感知向量拼接， 并通过线性层和sigmod函数得到融合门向 量。 8.一种基于新闻环境信息建模的虚假 新闻检测装置， 其特 征在于： 新闻获取模块， 用于基于待检测新闻获取其发布前若干天内的新闻消息集合， 将该新 闻消息集 合作为宏观新闻环境； 新闻提取模块， 用于从新闻消息集合中提取与待检测新闻相似度最高的若干条新闻， 将该若干条新闻作为 微观新闻环境； 宏观感知计算模块， 用于基于待检测新闻向量与宏观新闻环境所有新闻元素向量的相 似度计算宏观 环境感知向量； 微观感知计算模块， 基于待检测新闻向量和微观环境中心向量与微观新闻环境所有新 闻元素向量的相似度计算微观环境感知向量， 其中微观环境中心向量为微观新闻环境所有 新闻元素向量的均值； 融合判断模块， 用于获取虚假新闻检测器的对待检测新闻的新闻表示向量， 将新闻表 示向量与所述宏观环 境感知向量和所述微观环境感知向量融合， 并基于融合结合判断该待 检测新闻的真假。 9.一种存储介质， 其上存储有能被处理器执行的计算机程序， 其特征在于： 所述计算机 程序被执行时实现权利要求1～7任意一项所述基于新闻环境信息建模的虚假新闻检测方 法的步骤。 10.一种虚假新闻检测电子设备， 具有存储器和处理器， 存储器上存储有能被处理器执 行的计算机程序， 其特征在于： 所述计算机程序被执行时实现权利要求1～7任意一项所述 基于新闻环境信息建模的虚假 新闻检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114840771 A 3