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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种可信网络虚假信息识别方法和装置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：CN118747221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202410878880.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种可信网络虚假信息识别方法和装置是由赵舰波;刘怀亮;张伟黎;徐佳俊;张善庄设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可信网络虚假信息识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可信网络虚假信息识别方法和装置，其包括：获取待检测的第一文本，对第一文本进行特征提取，获取深层语义特征及文本要素特征；对第一文本进行句法依存分析，获取文本风格并提取句法依存特征；对第一文本进行情感倾向特征拼接，获取情感倾向特征；对第一文本的深层语义特征及文本要素特征、句法依存特征和情感倾向特征进行特征拼接和多特征融合，获取融合特征；将融合特征输入预先训练的网络虚假信息识别模型，输出第一文本的识别结果。本发明提高了对网络文本内容的识别性能，并平衡了识别模型的准确性和可解释性。

本发明授权一种可信网络虚假信息识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种可信网络虚假信息识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测的第一文本，对第一文本进行特征提取，获取深层语义特征及文本要素特征； 对第一文本进行句法依存分析，获取句法依存树并提取句法依存特征； 提取第一文本中的字词嵌入向量和情感倾向标签向量，并将词嵌入向量和情感倾向标签向量进行拼接，得到第一文本的情感倾向特征； 对第一文本的深层语义特征及文本要素特征、句法依存特征和情感倾向特征进行特征拼接和多特征融合，获取融合特征； 将融合特征输入预先训练的网络虚假信息识别模型，输出第一文本的虚假信息识别结果； 所述对第一文本进行句法依存分析，获取句法依存树并提取句法依存特征，包括： 通过RoBERTa-FeatureFusion层提取分词后的虚假信息文本的词嵌入特征向量；采用DDParser对虚假信息文本句子进行句法依存分析，识别出实体词之间存在的句法依存关系； 句法依存分析时，向DDParser传入该句子中文分词后的结果； 将利用RoBERTa-FeatureFusion层得到的词嵌入特征向量，与基于DDParser句法依存分析获得的包含文本修辞和风格特征的句法依存树进行融合，形成最终的句法依存特征。

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