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龙图腾网获悉四川职业技术学院申请的专利一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法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：CN120493932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510979966.2，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法是由庞育才;杨周;周尔双;刘竹;高昀;岳坚;谭皓楠设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法；包括：获取社交传播数据；借助多元线性回归算法构建用户立场的影响力函数，随后引入博弈理论量化传播空间群体立场；根据用户间的好友关系和用户间的评论关系构建传播空间的图结构，获取传播空间关系矩阵；基于传播空间特征矩阵和最短传播路径的关系矩阵，通过修改的多头注意力机制聚合群体和个体特征；基于修改的多头注意力机制和传统Transformer架构量化传播空间图结构特征；基于门控神经网络量化时序传播特征，随后融合话题文本特征并输入到两个线性层中进行处理，得到不实话题预测结果；本发明可挖掘动态图结构特征，从而提高不实话题检测的准确率和泛化性。

本发明授权一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图Transformer表示的不实话题检测方法，其特征在于，包括： 获取社交传播数据并将其输入到训练好的动态图Transformer表示的不实话题检测模型中进行处理，得到不实话题检测结果； 基于动态图Transformer表示的不实话题检测的训练过程包括： S1：获取社交传播数据，包括话题标签、话题文本、参与话题调理线程内的所有用户评论文本、用户间的好友关系和用户间的评论关系； S2：借助多元线性回归算法构建用户立场的影响力函数，并引入博弈理论量化传播空间群体立场，得到立场特征，将立场特征作为节点的特征向量以构建传播空间特征矩阵； S3：根据用户间的好友关系和用户间的评论关系构建传播空间的图结构，获取传播空间关系矩阵，并基于最短路径算法计算最短传播路径的关系矩阵； S4：基于传播空间特征矩阵和最短传播路径的关系矩阵，通过修改的多头注意力机制聚合群体和个体特征； 基于传播空间特征矩阵和最短传播路径的关系矩阵，通过修改的多头注意力机制聚合群体和个体特征，包括： 其中，Q，K和V分别表示在t时刻的传播空间的特征矩阵At对应的查询、键和值向量；T表示矩阵转置；BR表示相对位置编码矩阵；BM表示相对位置掩码矩阵；dk表示键向量K的维度； S5：基于修改的多头注意力机制和传统Transformer架构量化传播空间图结构特征，得到时序传播特征； 基于修改的多头注意力机制和传统Transformer架构量化传播空间图结构特征，包括： 为了获取传播子空间群体行为特征，使用两个Transformer块TransformerBlock、TB分别关注群体立场和个体立场两种行为，并融合特征表示，从而提取传播图特征； 将话题传播空间序列{G1,G2,...,Gl}通过多层Transformer块转化为特征序列{H1,H2,...,Hl}，并且 S6：基于门控神经网络量化时序传播特征，随后融合话题文本特征并输入到两个线性层中进行处理，得到不实话题预测结果； S7：根据话题标签和不实话题预测结果计算模型的交叉熵损失，并根据交叉熵损失调整模型参数，得到训练好的动态图Transformer表示的不实话题检测模型。

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