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龙图腾网获悉武汉纺织大学;奇安信科技集团股份有限公司申请的专利一种基于语义解耦与知识增强的虚假新闻检测方法及系统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：CN121144522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511699516.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于语义解耦与知识增强的虚假新闻检测方法及系统是由刘军平;胡振豪;王润鹏;张玉印;朱强;张宇;胡开喜;魏雨露;胡新荣;刘进设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义解耦与知识增强的虚假新闻检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于语义解耦与知识增强的虚假新闻检测方法及系统，其方法包括：获取新闻文本数据；对所述新闻文本数据进行预处理，得到标准化新闻文本数据和对应的新闻辅助信息；通过预训练模型从所述新闻文本数据和对应新闻辅助信息中，提取新闻特征和辅助信息特征；通过多个自编码器，提取主题特征、内容特征和辅助特征；基于双向注意力机制，将主题特征与辅助特征融合；基于融合后的特征，计算分离约束信号；基于所述分离约束信号和融合后的特征，构建损失函数；通过损失函数联合训练所述多个自编码器；通过训练完成的多个自编码器，对目标新闻进行检测。本发明通过多编码器和双向注意力机制的结合，提高了虚假新闻检测的准确性和泛化能力。

本发明授权一种基于语义解耦与知识增强的虚假新闻检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义解耦与知识增强的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括： 获取新闻文本数据；对所述新闻文本数据进行预处理，得到标准化新闻文本数据和对应的新闻辅助信息；所述辅助信息包括主题描述、可信度和背景知识； 通过预训练模型从所述新闻文本数据和对应新闻辅助信息中，提取新闻特征和辅助信息特征；通过多个自编码器，从所述新闻特征和所述辅助信息特征提取主题特征、内容特征和辅助特征； 基于双向注意力机制，将主题特征与辅助特征融合；基于融合后的特征，计算分离约束信号； 基于所述分离约束信号和融合后的特征，构建损失函数：基于融合后的特征，构建检测损失函数；基于分离约束信号，构建解耦损失函数；基于主题特征与辅助特征，构建一致性损失函数和重建损失函数；通过损失函数联合训练所述多个自编码器；所述解耦损失函数表示为： ， ，， 其中，表示分离约束信号，表示新闻样本标签分别表示主题通用特征表示与辅助信息特征表示，为可学习参数； 通过训练完成的多个自编码器，对目标新闻进行检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉纺织大学;奇安信科技集团股份有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区纺织路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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