[发明专利]一种基于知识蒸馏的少样本虚假新闻检测方法有效
| 申请号： | 202011220037.7 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112183670B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 陈晨;袁婧;袁晓洁 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 张耀 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明开了一种基于知识蒸馏的少样本虚假新闻检测方法，属于人工智能技术领域，命名为FSKD(Detecting Fake News with Few‑Shot Knowledge Distillation)。本方法采用知识蒸馏的思想，以Teacher‑Student(教师‑学生)模型为框架，使用BERT作为Teacher(教师)模型，使用少量的有标签数据进行微调来为无标签的数据给定soft labels(软标签)，从而使得模型可以同时使用有标签的数据和无标签的数据进行训练，解决了现有的虚假新闻检测手段需要依赖大量的有标签数据的问题，同时此方法使用了一定的优化算法来避免过拟合问题。实验结果表明，本方法优于目前已有的少样本虚假新闻检测方法的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 蒸馏 样本 虚假 新闻 检测 方法 | ||
【主权项】：
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