| 标题 |
 Fake news detection with external entity expanding and multi-modal dynamic fusion |
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| DOI | |
| 其它 | 当前的假新闻检测方法很少考虑新闻相关外部实体对假新闻识别的影响。此外，特征融合过程通常遵循固有的手工设计融合模块，这使得动态自适应调整融合过程变得困难。因此，我们提出了一种新的假新闻检测模型，构建外部实体扩展网络，全面提升新闻相关外部文本实体的丰富性，并利用这些扩展实体深度增强文本信息。我们设计了一种双向多尺度细粒度交互机制，确保实体与图像片段之间的深度协作，并捕捉丰富的局部相关信息。同时，我们引入了增强文本与图像之间的多注意力交互机制，以进一步学习全局粗粒度相关性。此外，我们利用动态路由融合机制，动态融合细粒度特征和粗粒度特征，实现融合过程的动态调整，并提升模型的稳健性。与最先进的基线模型相比，我们在主流公开现实数据集微博和推特上分别提高了2.8%和8.5%的检测准确率。 |
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