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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利基于不确定语义融合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：CN116579348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310339698.9，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于不确定语义融合的虚假新闻检测方法及系统是由周薇;卫玲蔚;胡斗;虎嵩林设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定语义融合的虚假新闻检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于不确定语义融合的虚假新闻检测方法及系统，涉及数据挖掘技术领域，通过获取社交网络中新闻的多模态数据；基于不确定性的模态编码模块从各模态数据中提取特定模态的高阶语义特征；通过变分注意融合模块建模模态间的不确定性，融合多模态特征；基于融合后的多模态特征，利用假新闻分类器得到目标新闻的类别标签。本发明能够从新闻的不同模态信息中提取更多鲁棒的高阶特征，并进一步有效整合更为可靠的多模态特征，可有效提升多模态假新闻检测的准确率。

本发明授权基于不确定语义融合的虚假新闻检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定语义融合的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取社交网络中新闻的多模态数据，包括文本和或图片； 2针对所述多模态数据，构建基于不确定性的模态编码模块，该模态编码模块通过预训练语言模型从输入的模态数据中提取句子表示，并将句子表示映射到预定义维度，再将映射后的句子表示用潜在的高斯分布进行重构，获取模态数据的分布式语义表示；将映射后的句子表示用潜在的高斯分布进行重构的表达式如下： 其中，表示重构后的句子表示，表示重构的分布式表示，为映射后的句子表示，为高斯分布，为高斯分布的均值，为高斯分布的方差，为单位阵； 3针对步骤2得到的不同模态的分布式语义表示，构建变分注意融合模块，该变分注意融合模块通过采样方式得到跨模态注意向量，再通过加权计算不同模态的特征表示并进行融合；跨模态注意向量的计算式如下： 其中，为模态k对应的注意向量，为正则化后的模态k对应的注意向量，为模态k的分布式语义表示，为模态k对应的均值；为模态k对应的方差，描述了模态k的相对置信度；为从集合{v,t}中取值的模态，为模态间注意权重的后验分布，表示文本模态，表示图片模态； 4针对步骤3得到的融合后的多模态特征表示，利用虚假新闻分类器进行处理，得到目标新闻的类别标签。

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