重庆邮电大学吴渝获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于先验知识引导的事件虚假信息检测方法和装置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：CN119622569B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411662939.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于先验知识引导的事件虚假信息检测方法和装置是由吴渝;吴浩;蒲晓;李奇琪设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于先验知识引导的事件虚假信息检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于先验知识引导的事件虚假信息检测方法和装置，涉及网络信息安全技术领域。方法包括：获取待检测事件的描述文本和关联图片，从中提取关系三元组、文本特征和图像特征，基于先验知识对三元组关系特征进行验证和优化，确保模型对小样本事件关系的判断能力，融合三元组关系特征、文本特征和图像特征，实现了多模态信息的充分表达和判别能力的增强，并联合关系损失和预测损失训练预测模型，增强模型的预测准确度，提高了检测结果的可信度和可解释性。
本发明授权基于先验知识引导的事件虚假信息检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于先验知识引导的事件虚假信息检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测事件的描述文本和关联图片； 从所述描述文本中提取关系三元组和文本特征，从所述关联图片中提取图像特征； 基于所述关系三元组构建异构图，将实体作为异构图的节点，计算各节点的节点特征向量，并将所述关系三元组输入预先建立的关系权重预测模型，得到关系权重；所述关系权重预测模型基于预测值与已知知识库的先验值的损失训练得到，具体为： 将节点特征向量进行拼接，并输入至神经网络中建立关系权重预测模型，关系权重表示为： 其中，表示特征向量的拼接运算，和分别表示实体节点和的特征向量，和为关系三元组中的两个实体，是神经网络的权重矩阵，是激活函数，确保输出值保持在0,1之间； 利用图卷积网络对所述节点特征向量和关系权重进行处理，得到所述关系三元组的关系特征； 将所述关系特征、文本特征和图像特征进行融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入预先训练的判别器，得到所述待检测事件的检测结果。
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