基于模态特征量化与矛盾信息挖掘的假新闻检测方法

本发明提供基于模态特征量化与矛盾信息挖掘的假新闻检测方法，包括以下步骤：通过多预训练模型提取文本和图像的局部及全局互补特征；通过全局语义偏差分析和局部特征不匹配分析分别获得全局矛盾特征和局部矛盾特征；基于全局文本特征和全局图像特征计算相似度，并根据全局矛盾特征和局部矛盾特征计算获得混合判别特征；基于混合判别特征并采用主分类器输出最终真实性概率；根据判定阈值，当最终真实性概率大于该判定阈值时，则判定待检测的多模态新闻数据为虚假新闻；与现有技术相比，本发明通过主动挖掘并量化跨模态矛盾信息，有效提升了多模态假新闻检测的准确性和鲁棒性。并提供矛盾信息的可视化支撑，让用户理解模型判断依据。