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龙图腾网获悉东南大学;南京德容智慧信息科技有限公司申请的专利一种跨领域虚假信息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：CN120104796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510270080.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种跨领域虚假信息检测方法是由刘波;蒋馨逸;吴皖蒙;刘艳;曹玖新;赵涵韬设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨领域虚假信息检测方法在说明书摘要公布了：一种跨领域虚假信息检测方法，其步骤为：首先进行特殊词提取，独立训练领域‑文本融合模型和领域模型，分别捕捉领域‑文本特征和领域特征，然后从领域‑文本特征中减去领域特征，引导模型提炼出不依赖于特定领域的文本特征；其次，对推文的传播路径图进行建模，利用图神经网络捕获推文的传播路径结构特征；然后使用特征融合和标签预测模块将文本共享特征和传播路径图结构特征融合，得到推文的最终综合表征；最后，通过对比学习缩小源域和目标域的领域分布差异，将两个领域的推文进行特征对齐，使用分类器完成对目标域虚假信息的检测。该检测方法在跨域虚假信息检测任务中取得了大幅度的准确率提升，对于社交网络空间安全和有效治理具有重要意义。

本发明授权一种跨领域虚假信息检测方法在权利要求书中公布了：1.一种跨领域虚假信息检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 1基于领域特殊词提取和特征去偏的文本特征提取方法； 采用基于领域特殊词提取的文本特征提取方法，抽取推文文本中的领域共享特征，使用领域共享特征训练领域模型，原始文本训练领域-文本融合模型，在推理阶段，从领域-文本特征中减去领域特征，从而获得不含领域信息的文本特征向量； 2传播结构特征提取模块； 该模块结合步骤1得到的推文内容表示，旨在从推文传播层面上，根据推文间的交互关系，来学习推文的传播路径图特征，在训练过程中，从自顶向下和自底向上两个不同的方向构建信息的传播树和扩散树，随后通过GAT模型分别从两个方向提取信息的传播特征和扩散特征，最后将两种特征进行融合得到推文的完整结构表征； 3特征融合和标签预测模块； 将步骤1中得到的源域和目标域中推文文本共享特征和步骤2中得到的源域和目标域推文传播结构特征进行拼接，得到更加全面的推文最终向量表征，使用球形K-means算法对目标域推文进行无监督聚类，为目标域推文生成预测标签； 4基于对比学习跨领域特征对齐模块； 利用步骤3得到的预测标签信息和推文最终向量表述，在源域和目标域中跨域选取相同类别的数据作为正例对，不同类别的数据作为负例对，通过对比学习在特征空间对不同类别的距离进行重编辑，从而缩小源域和目标域的领域分布差异，得到最终的优化特征； 5虚假信息检测模块； 根据步骤4得到的优化特征，使用多层感知机，通过计算推文的真实性得分向量，对推文进行分类，实现对目标域的虚假信息检测； 6系统功能展示； 根据上文提出的基于对比学习的跨领域虚假信息检测模型，以从平台收集的数据集PHEME和数据集Misinfdect为基础，设计跨领域虚假信息实时监测原型模型，原型系统由两个模块组成，分别是在线模块和离线模块，其中离线模块的功能是数据的预处理和模型的训练，在线模块的功能为根据用户的输入给出预测结果，可视化分析展示等。

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