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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种面向“信息疫情”不实信息甄别的三分类混合迁移学习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：CN120067415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510144247.9，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权一种面向“信息疫情”不实信息甄别的三分类混合迁移学习方法及系统是由罗佳;冯小叶;杨洋设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向“信息疫情”不实信息甄别的三分类混合迁移学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向“信息疫情”不实信息甄别的三分类混合迁移学习方法及系统，涉及信息管理技术领域，包括：使用融合后的数据，并根据常规的“虚假”或“真实”标签，进行二分类训练，以构建预训练模型；在微调模型中，通过“未确定”类别用于分类无法明确判定为“虚假”或“真实”的记录；利用预训练模型的BERT层生成的融合“信息疫情”关键词和常规不实信息的文本输出；结合BERT模型、TextCNN模型和fastText模型，对BERT模型的输入特征进行处理，利用微调模型对处理后的特征进行训练，将“信息疫情”相关的数据细分为“未确定”、“虚假”或“真实”三类。本发明可以更精准地甄别“信息疫情”中的不实信息，增加方法的实际应用效果。

本发明授权一种面向“信息疫情”不实信息甄别的三分类混合迁移学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向“信息疫情”不实信息甄别的三分类混合迁移学习系统，其特征在于，所述系统包括预训练模型和微调模型； 利用TF-IDF技术对“信息疫情”相关的数据进行预处理，从中提取出关键的特征词； 通过BERT模型，为提取出的“信息疫情”关键词以及常规不实信息生成词嵌入表示； 将“信息疫情”关键词的词嵌入与常规不实信息的BERT词嵌入及其文本输出进行融合，所述文本输出为：采用BERT模型处理常规不实信息生成的文本输出；以得到融合后的数据；使用融合后的数据，并根据常规的“虚假”或“真实”标签，进行二分类训练，以构建预训练模型； 在微调模型中，通过“未确定”类别用于分类无法明确判定为“虚假”或“真实”的记录；利用预训练模型的BERT层生成的融合“信息疫情”关键词和常规不实信息的文本输出； 结合BERT模型、TextCNN模型和fastText模型，对BERT模型的输入特征进行处理，利用微调模型对处理后的特征进行训练，将“信息疫情”相关的数据细分为“未确定”、“虚假”或“真实”三类。

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