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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于图证据的可解释性虚假新闻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：CN117390299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311273606.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于图证据的可解释性虚假新闻检测方法是由赵翔;郭浩;曾维新;唐九阳;段钰潇;唐欣;吴继冰设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图证据的可解释性虚假新闻检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图证据的可解释性虚假新闻检测方法，包括以下步骤：收集各种新闻；将虚假新闻检测任务表述为一个二分类问题；以离线方式对新闻构建证据图；收集历史新闻的表示，建立正负例证据图；给出测试新闻，转发给多视图特征提取和学习模块，得到多视图特征；通过引用证据图得到匹配分数；然后将多视图特征和匹配分数相结合并用于预测；通过引用相应的证据图来检索预测的解释；给定一条待检测的新闻，将新闻和证据图进行比较，以生成匹配分数和相关的图证据，并预测该新闻为假新闻或真新闻。本发明利用历史标记数据构建的证据图；提出了一种从现有标记数据构建证据图的新方法，可用于在新消息出现时提供指导并提供明确的解释。

本发明授权基于图证据的可解释性虚假新闻检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图证据的可解释性虚假新闻检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集各种新闻； 将虚假新闻检测任务表述为一个二分类问题，将社交媒体上的新闻分为假新闻和真新闻； 以离线方式对新闻构建证据图；收集历史新闻的表示，即训练数据，建立正负例证据图； 给出测试新闻，转发给多视图特征提取和学习模块，得到多视图特征；通过引用证据图得到匹配分数；然后将多视图特征和匹配分数相结合并用于预测；通过引用相应的证据图来检索预测的解释； 给定一条待检测的新闻，将新闻和证据图进行比较，以生成匹配分数和相关的图证据，并预测该新闻为假新闻或真新闻； 对证据图增强，以提供解释性并提高效果，具体包括： 提取What、Why和How的动词和表达式三种类型的单词： 其中表示过滤函数，排除不属于Who、When和where的词，NER代表开源的命名实体识别工具； 建立积累和保留历史新闻数据的证据图，这也促进了离散新闻片段之间的联系；具体来说，用真实的历史新闻构建了一个正例证据图，用假的历史新闻构建了一个负例证据图； 使用正例证据图来细化负例证据图，以排除出现在正例证据图中的事实，然后将这些图组合成负例证据图。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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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