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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种误导性短视频检测方法、系统、设备与介质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：CN120126057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510577996.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种误导性短视频检测方法、系统、设备与介质是由王震;王若涵;张世奇;高超;李晓宇;吴连伟设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种误导性短视频检测方法、系统、设备与介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种误导性短视频检测方法、系统、设备与介质，涉及视频检测技术领域，包括步骤：获取短视频的内容信息和传播信息；基于短视频原有评论，模拟不同的用户画像，根据不同用户画像生成反映不同用户观点和情感的评论；提取短视频的标题特征、视频特征和评论特征，获取评论特征与标题特征及视频特征之间的语义相关度，根据语义相关度和熵增量的加权组合获得新评论得分，以评论得分选择评论特征；获取标题特征和视频特征的相关性，通过相关性替换质量低于阈值的标题，并将替换后的标题特征与选择的评论特征进行融合，获得短视频检测结果。本发明能有效应对数据集中模态分布不均衡的问题，提升了误导性短视频检测的性能。

本发明授权一种误导性短视频检测方法、系统、设备与介质在权利要求书中公布了：1.一种误导性短视频检测方法，其特征在于，包括： 获取短视频的内容信息和传播信息，其中所述内容信息包括标题和视频，传播信息包括原有评论； 基于短视频的原有评论，通过大语言模型模拟不同的用户画像，并根据不同用户画像生成反映不同用户观点和情感的评论； 以生成反映不同用户观点和情感的评论作为短视频的新评论，提取短视频的标题特征、视频特征和评论特征，并获取评论特征与标题特征及视频特征之间的语义相关度，根据语义相关度和熵增量的加权组合获得新评论得分，以新评论得分选择评论特征；熵增量具体为： 采用贪心算法选择一个大小为的评论子集；其中所述评论子集的熵定义为： ； 其中，是评论的概率分布，具体表达式为： ； 在一个新评论被加入已选集合中时，使用熵增量来衡量新评论的贡献；其中熵增量具体表达式为： ； 获取标题特征和视频特征的相关性，以相关性作为质量评判标准，通过质量高于阈值的标题特征替换质量低于阈值的标题特征，将视频特征、替换后的标题特征与选择的评论特征进行融合，并对融合结果分类获得短视频检测结果； 所述获取标题特征和视频特征的相关性，以相关性作为质量评判标准，通过质量高于阈值的标题特征替换质量低于阈值的标题特征，具体为： 通过计算不同短视频标题特征和视频特征的余弦相似度构建一个相似度矩阵，具体表达式为： ； 式中，为第个短视频的标题特征，为第个短视频的视频特征，为余弦相似度计算，为第个短视频的标题特征和第个短视频的视频特征的余弦相似度，其中此处的余弦相似度即为相关性； 以相关性作为质量评判标准，通过质量高于阈值的标题特征替换质量低于阈值的标题特征，具体表达式为： ； 式中，为第个短视频被替换后的新标题特征，为第个短视频的标题特征，为第个短视频的视频特征，为用于找出使函数值最大的参数的函数。

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