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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于因果图谱的多模态注意力谣言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：CN116501877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310502533.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于因果图谱的多模态注意力谣言检测方法是由黄家文;林达真;曹冬林设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果图谱的多模态注意力谣言检测方法在说明书摘要公布了：一种基于因果图谱的多模态注意力谣言检测方法，涉及基于因果图谱的多模态谣言检测领域。包括以下步骤：1从词级别细粒度地提取谣言数据中所包含的因果关系，并以此为依据为谣言构建一个因果图谱；2通过双层图卷积网络提取因果图谱的节点特征和结构特征，并通过降采样的方式获取其嵌入表示形式；3分别提取出文本、图像的特征，并与因果图谱的嵌入表示形式进行特征融合；4将因果增强后的多模态特征输入带自注意力机制的谣言分类网络，从而得到谣言检测结果。能够有效地利用谣言数据中所包含的因果语义，并对多模态特征进行因果增强，在谣言检测任务上可以取得很好的效果。

本发明授权一种基于因果图谱的多模态注意力谣言检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果图谱的多模态注意力谣言检测方法，其特征在于包括以下步骤： 1从词级别细粒度地提取谣言数据中所包含的因果关系，以此为依据为谣言构建一个因果图谱，具体方法为：首先，对于每一条谣言数据，通过采用因果发现算法，提取谣言数据中的实体节点与实体间的因果关系，并以此为根据构建出一个因果图谱其中，E表示图谱中所有实体结点的集合，R为结点间因果关系的集合； 2通过双层图卷积网络提取因果图谱的节点特征和结构特征，通过降采样方式获取因果图谱的嵌入表示形式，具体方法为： 对于因果图谱中的每一个实体结点Ei，采用GloVe算法获取其词向量表示形成节点特征向量集合根据结点间的因果关系集合R，构建结点的邻接矩阵用以表征图谱的结构；使用双层图卷积网络分别学习图谱的节点特征和结构特征，最后采用一个降采样模块，得到嵌入式的图谱特征 3分别提取出谣言的文本和图像的特征，与因果图谱的嵌入表示形式进行特征融合，具体方法为：对于每一条谣言数据εi，采用文本特征提取器fτ获取文本的特征表示对于谣言的视觉部分采用VGG-16模型来提取其视觉特征；通过对多模态特征与因果图谱进行特征融合，形成因果增强的多模态语义 4将因果增强后的多模态特征输入带自注意力机制的谣言分类网络，得到谣言检测结果，具体方法为：将因果增强的多模态语义信息通过一个自注意力层获取注意力权重v，然后使用注意力权重让模型更多地去关注有价值的特征；最后，通过一个全连接层实现对数据的分类，从而得到谣言检测结果。

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