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多尺度多任务学习下的多模态假新闻智能识别技术研究
目录
多尺度多任务学习下的多模态假新闻智能识别技术研究（1）．．．．．．4
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.4技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1多模态数据表征方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.2多尺度特征提取机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.3多任务学习范式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.4假新闻识别关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.5现有模型局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
三、多模态融合网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.1跨模态特征交互模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.2分层特征聚合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
3.3动态权重分配机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.4端到端网络结构构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.5模型复杂度优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
四、多任务联合学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
五、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
5.1数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5.2评估指标选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
5.3对比实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
5.4消融实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
5.5性能可视化与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
六、应用场景与系统实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
6.1新闻实时监测系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
6.2用户交互界面设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
6.3部署环境与性能优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
6.4实际应用效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
6.5隐私保护与伦理考量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
七、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
7.2技术局限性讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
7.4产业化推广前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
多尺度多任务学习下的多模态假新闻智能识别技术研究（2）．．．．．85
文档综述．．
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