MDFM Multi-Domain Fake News Detection Method Fusing Memory Features
时间: 2025-06-27 19:17:39 浏览: 15
### 多域假新闻检测方法(MDFM)
多域假新闻检测方法(MDFM)旨在通过融合来自不同数据源的信息来提高假新闻识别的准确性。该方法利用记忆网络增强模型的记忆能力,从而更好地捕捉和处理复杂的上下文关系[^1]。
#### 记忆特征的作用
在MDFM框架下,记忆模块用于存储先前学习到的知识片段以及历史事件模式。这些记忆单元能够帮助系统理解当前输入与过去经验之间的联系,进而辅助判断一则消息的真实性。具体来说:
- **动态键值内存**:采用动态更新机制的关键价值对形式化表示的事实库可以有效地支持推理过程中的证据检索。
动态键值内存允许模型不仅记住静态事实,还能随着新信息的到来调整内部表征,使得对于不断变化的真实世界情况具备更强适应力。
- **跨领域关联分析**:通过对多个领域的共同点进行建模,增强了不同类型虚假陈述之间潜在规律的学习效果。
跨领域关联有助于发现那些可能跨越特定主题边界传播的误导性叙述,并提供更广泛视角下的验证依据。
```python
class MemoryNetwork(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super().__init__()
self.key_memory = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, input_size))
self.value_memory = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, input_size))
def forward(self, query):
# Compute attention weights based on similarity between queries and keys.
attn_weights = F.softmax(torch.matmul(query, self.key_memory.t()), dim=-1)
# Retrieve values according to computed attentions.
retrieved_values = torch.matmul(attn_weights.unsqueeze(1), self.value_memory).squeeze()
return retrieved_values
```
此代码展示了基于注意力机制实现的一个简单版本的记忆网络组件,它可以根据查询从预先定义好的键值对集合中提取相关信息作为输出的一部分参与后续计算。
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