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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利跨样本虚假新闻视频的检测方法及系统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：CN116863366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310659233.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权跨样本虚假新闻视频的检测方法及系统是由曹娟;亓鹏;唐胜设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨样本虚假新闻视频的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种跨样本虚假新闻视频的检测方法，包括：获取目标事件的新闻视频和辟谣视频，提取新闻视频的单样本特征为第一特征，提取该辟谣视频的单样本特征为第二特征；构建以该第一特征为节点和以该节点之间的重要性表示为边的事件图；以信息聚合获取该节点的节点特征，通过对该节点特征进行真假二分类，选出分类为真的节点特征所对应新闻视频为待测视频，以及分类为假的第一虚假视频；通过检测该第二特征与该待测视频的第一特征之间的事实信息冲突，选出该待测视频中的第二虚假视频，以该第一虚假视频和该第二虚假视频为虚假新闻视频。本发明还提出一种跨样本虚假新闻视频的检测系统，以及一种用于实现跨样本虚假新闻视频检测的数据处理装置。

本发明授权跨样本虚假新闻视频的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨样本虚假新闻视频的检测方法，其特征在于，包括： 获取目标事件的新闻视频和辟谣视频，提取该新闻视频的单样本特征为第一特征，提取该辟谣视频的单样本特征为第二特征； 构建以该第一特征为节点和以该节点之间的重要性表示为边的事件图；以信息聚合获取该节点的节点特征，通过对该节点特征进行真假二分类，选出分类为真的节点特征所对应新闻视频为待测视频，以及分类为假的节点特征所对应新闻视频为第一虚假视频； 通过检测该第二特征与该待测视频的第一特征之间的事实信息冲突，选出该待测视频 中的第二虚假视频，包括：将该第二特征中的文本特征和该第一特征中的文本特征， 生成特征对，通过BERT模型进行建模，得到文本冲突特征；在该第二特征中的关键帧特征集中添加时间位 置编码和分类标记，得到该辟谣视频处理后的关键帧特征集；在该第一特征中的关键帧特征集中添加时间位置编码和分类标记，得到该待测视频处理后的关键帧特征集；采用堆叠的自注意力和交叉注意力模块增强和，并将与进行向量拼接得到视觉一致性特征；通 过自注意力层对和进行动态融合，将融合特征进行二分类，以获得该待测视频为第二 虚假视频的概率；则预测该新闻视频为虚假新闻视频的概率，为预测该新闻视频为第一虚假视频的概率；以该第一虚假视频和该第二虚假视频为该 目标事件的虚假新闻视频。

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