一种面向领域偏差缓解的专家引导型多模态互蒸馏假新闻检测方法及装置

本发明公开了一种面向领域偏差缓解的专家引导型多模态互蒸馏假新闻检测方法及装置。该方法通过专家引导的教师模型建模领域特定特征，以减少因多模态数据分布不平衡带来的领域偏差。教师模型通过注意力机制与门控融合模块整合图文特征，并引入动态领域归一化实现特征分布的自适应调整。针对各个领域分别设计学生模型，引入原型记忆库保存领域特征，并通过相互蒸馏机制促进跨领域知识共享。最后采用双策略知识蒸馏框架，结合软标签蒸馏与对比表示蒸馏，使学生模型在统一多模态嵌入空间中高效学习教师模型的融合知识，实现预测分布与特征表示对齐。该方法能够有效降低领域偏差，提升跨领域假新闻检测的准确性与公平性。