【摘 要】
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【目的/意义】随着社交网络的复杂化，当前谣言往往是由描述事件的文本、对应的图片或者视频组成，多种模态的谣言更容易给用户传达一种错误的认知。现有谣言检测的研究往往只使用谣言文本特征，且未能充分挖掘谣言与事件存在的联系。【方法/过程】因此本文提出一种基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法，使用BERT和Text-CNN提取文本特征，使用VGG-19网络提取图像特征，再通过注意力机制捕捉多个模态的特
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于多模态特征融合的网络舆情智能发现与检测及演化研究”（72174086）； 南京航空航天大学前瞻性发展策略研究基金项目“基于网络舆情大数据的我国跨境电商营商环境优化策略研究”（NW2020001）； 研究生开放基金“基于BERT模型的短文本分类方法与应用研究”（kfjj20200907）；
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【目的/意义】随着社交网络的复杂化，当前谣言往往是由描述事件的文本、对应的图片或者视频组成，多种模态的谣言更容易给用户传达一种错误的认知。现有谣言检测的研究往往只使用谣言文本特征，且未能充分挖掘谣言与事件存在的联系。【方法/过程】因此本文提出一种基于增强对抗网络和多模态融合的谣言检测方法，使用BERT和Text-CNN提取文本特征，使用VGG-19网络提取图像特征，再通过注意力机制捕捉多个模态的特征交互，最后使用增强对抗网络来挖掘谣言和事件之间联系。【结果/结论】在公开的微博多模态数据集上进行对比实验，实验结果表明该方法检测的准确率达到了92.5%，相较于传统单模态和现有多模态模型，提升了约10%～20%。【创新/局限】本文将对抗网络和多模态特征融入谣言检测中，有效提升了谣言检测的效果，但目前仅尝试了文本和图像两种模态的结合，如何融合更多模态的特征后续有待研究。
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