一种面向多模态假新闻检测的去偏系统

本发明公开了一种面向多模态假新闻检测的去偏系统，属于人工智能与信息处理技术领域。系统包括数据预处理、多模态特征提取、教师模型蒸馏、学生模型学习、领域自适应及置信度动态融合等模块。该系统通过对新闻文本与图像进行特征编码，利用教师‑学生蒸馏结构结合领域对抗与对比学习去除领域特定与伪相关特征，指导学生模型学习无偏的多模态表示，并通过动态权重与置信度融合实现跨领域公平检测。本发明有效降低领域偏差对检测性能的影响，提升模型的泛化性、公平性与可靠性，适用于社交媒体内容审核及新闻真实性验证等场景。