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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利一种基于神经网络模型的虚假新闻检测方法、设备及介质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：CN115688738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211435586.5，技术领域涉及：G06F40/194；该发明授权一种基于神经网络模型的虚假新闻检测方法、设备及介质是由李晓瑜;冯落落;李沛设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的虚假新闻检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络模型的虚假新闻检测方法、设备及介质，用以解决现有技术无法及时检测到虚假新闻的技术问题。方法包括：生成新闻数据集并进行预处理得到统一格式的新闻数据集；通过词频逆向文件频率算法对新闻标题和新闻正文进行特征提取；通过肘部法则对特征向量去噪得到对应若干个特征向量并计算若干个特征向量之间的余弦相似度；将若干个特征向量划分为多个特征向量集并将特征向量输入至预先训练好的神经网络模型输出新闻标题和新闻正文对应特征向量是否相符的检测结果并确定是否为虚假新闻；将新闻标题和新闻正文对应特征向量所在特征向量集中的其他新闻对应的检测结果与新闻对应的检测结果保持一致，实现对虚假新闻的检测。

本发明授权一种基于神经网络模型的虚假新闻检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的虚假新闻检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取若干个新闻数据，以生成对应的新闻数据集，并对所述新闻数据集中的新闻数据进行预处理，以得到统一格式的新闻数据集； 通过词频逆向文件频率算法，对统一格式的新闻数据集中的新闻标题和新闻正文进行特征提取； 通过肘部法则对所述新闻数据集的新闻标题和新闻正文对应的特征向量进行去噪，以得到所述新闻数据集的新闻标题和新闻正文对应的若干个特征向量，并计算所述若干个特征向量之间的余弦相似度； 根据所述若干个特征向量之间余弦相似度，将所述若干个特征向量划分为多个特征向量集，并分别将所述多个特征向量集中新闻标题和新闻正文对应的特征向量输入至预先训练好的神经网络模型中；所述神经网络模型是基于卷积神经网络和深度神经网络相结合得到的； 通过所述预先训练好的神经网络模型，输出新闻标题和新闻正文对应的特征向量是否相符的检测结果，并根据所述检测结果确定所述新闻标题和新闻正文对应的新闻是否为虚假新闻； 将所述新闻标题和新闻正文对应特征向量所在特征向量集中的其他新闻对应的检测结果，与所述新闻对应的检测结果保持一致，实现对虚假新闻的检测； 所述计算所述若干个特征向量之间的余弦相似度，具体包括： 从所述新闻数据集的新闻标题和新闻正文对应的若干个特征向量中，获取新闻标题对应的特征向量以及所述新闻标题对应新闻正文的特征向量； 基于余弦相似度计算公式，计算所述新闻标题对应的特征向量以及所述新闻标题对应新闻正文的特征向量与所述新闻数据集中其他新闻标题对应的特征向量以及其他新闻正文对应的特征向量之间的余弦相似度； 所述根据所述若干个特征向量之间余弦相似度，将所述若干个特征向量划分为多个特征向量集，具体包括： 将计算出的余弦相似度与预设相似度阈值进行比较，并确定出余弦相似度大于所述预设相似度阈值的其他新闻； 将确定出的所述其他新闻与所述新闻标题和所述新闻正文对应的新闻存储于同一特征向量集中。

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