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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种基于孪生网络的知识感知虚假新闻检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116910238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310146479.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于孪生网络的知识感知虚假新闻检测方法是由陈晨;顿雅倩;袁晓洁设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生网络的知识感知虚假新闻检测方法在说明书摘要公布了：一种基于孪生网络的知识感知虚假新闻检测方法。首先，基于新闻本文抽取知识图谱中的相关知识，构造新闻样本对和知识样本对，构建新闻孪生网络判断新闻样本对是否相似，构建知识孪生网络判断新闻对应的知识对是否相似。其次，对新闻文本进行编码，并使用训练好的新闻孪生网络和知识孪生网络中的分支分别对新闻、知识进行编码，获得新闻孪生表示和知识孪生表示。最后，将新闻表示、新闻孪生表示、知识表示三者相融合，进行虚假新闻检测任务。本发明一方面通过构建的新闻孪生网络来捕捉新闻之间的相似性或差异性特征，另一方面使用构建的知识孪生网络解决新闻文本中实体提及带来的歧义问题，并捕捉新闻对应知识反应新闻真假性的特征。

本发明授权一种基于孪生网络的知识感知虚假新闻检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生网络的知识感知虚假新闻检测方法，该方法通过一个两阶段的虚假新闻检测模型同时充分挖掘同类新闻或对应知识之间的相似性特征、不同类新闻或对应知识之间的差异性特征，并将这些特征与新闻本身的特征相融合，来进行虚假新闻检测任务； 第一阶段为基于孪生网络来判断样本对是否相似任务：首先，判断新闻样本对是否相似，即是否为同一类别，通过训练新闻孪生网络完成此任务；其次，判断新闻对应的实体构成的样本对是否相似，即是否为同类别新闻对应的实体序列，并以此为目标训练实体孪生网络；通过第一阶段的训练，获得捕捉同类别新闻或实体序列间的相似性信息、不同类别新闻或实体序列间的差异性信息的神经网络； 第二阶段为虚假新闻检测任务：首先，通过Transformer编码器对新闻文本进行编码，获得新闻表示；其次，使用阶段一训练好的新闻孪生网络和实体孪生网络分支分别对新闻、实体序列进行编码，获得新闻孪生表示和知识孪生表示；最后，将新闻表示、新闻孪生表示和知识孪生表示相融合，通过分类器获得新闻的类别； 该方法的具体步骤如下： 第1、数据集获取； 第2、根据新闻文本，通过实体链接识别出新闻中的实体提及并链接到知识图谱中的对应实体，并抽取实体作为外部知识； 第3、构造新闻样本对和实体样本对； 第4、构建新闻孪生网络，进行新闻样本对相似性判断任务； 第5、构建实体孪生网络，进行实体样本对相似性判断任务； 第6、构建虚假新闻检测模型： 第6.1编码新闻表示； 第6.2通过训练好的新闻孪生网络分支编码新闻，获取新闻孪生表示； 第6.3通过训练好的实体孪生网络分支编码实体，获取实体孪生表示； 第7、融合新闻表示、新闻孪生表示和实体孪生表示，通过深度神经分类器进行分类。

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