1.一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：构建多模态新闻数据集；

步骤S2：对多模态新闻数据集任务形式化；

步骤S3：构建虚假新闻检测模型，虚假新闻检测模型由特征提取层、语义多模态感知融合层、情感认知融合层和预测分类层组成；

特征提取层由情感特征提取器、文本特征提取器和图像特征提取器组成，且情感特征提取器、文本特征提取器和图像特征提取器呈并行结构；语义多模态感知融合层、情感认知融合层和预测分类层依次呈串行结构；

文本特征提取器由预训练好的BERT模型构成、图像特征提取器由预训练好的VGG‑19模型构成，情感特征提取器由预训练好的Dul‑Emotion模型构成；

语义多模态感知融合层由图像特征编码器、文本特征编码器、情感特征编码器、串联拼接器和两个共同注意融合网络组成；两个共同注意融合网络分别为多模态共同注意融合网络和单模态共同注意融合网络；

情感认知融合层由情感新闻内容融合器、情感多模态融合器、情感用户评论融合器和自注意力机制组成；

预测分类层由多层感知机和分类函数Sigmoid组成；

步骤S4：将任务形式化后的多模态新闻数据集输入虚假新闻检测模型，得到语义情感多模态新闻特征 ；

步骤S5：将得到的语义情感多模态新闻特征 输入虚假新闻检测模型的预测分类层中分类预测新闻的真实性。

2.根据权利要求1所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：所述步骤S2中对多模态新闻数据集任务形式化的具体过程为：给定一个包含N条多模态信息S的多模态新闻数据集 ，多模态新闻数据集中每条多模态信息S都包含新闻内容T、用户评论C和新闻图像I三种信息 ；其中，新闻内容，用户评论 ，新闻图像 ，表示新闻内容T内的第Z个字令牌、 表示用户评论C内的第U个字令牌、 表示新闻图像I内的第G张图片，用 表示二分类（0,1）的标签，其中， 表示真新闻， 表示假新闻。

3.根据权利要求2所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：所述步骤S4的具体过程为：将新闻内容T、用户评论C输入到文本特征提取器中，获取新闻内容中的浅层次新闻内容特征向量 和用户评论中的浅层次用户评论特征向量，将新闻图像I输入到图像特征提取器中，获取新闻图像中的浅层次新闻图像特征向量 ；

将获取的浅层次新闻内容特征向量 、浅层次用户评论特征向量 和浅层次新闻图像特征向量 输入至语义多模态感知融合层中，通过语义多模态感知融合层内的文本特征编码器来增强浅层次新闻内容特征向量 和浅层次用户评论特征向量 的语义表示，得到深层次新闻内容特征表示 和深层次用户评论特征表示 ，通过语义多模态感知融合层内的图像特征编码器来增强浅层次新闻图像特征向量 的图像表示，得到深层次新闻图像特征表示；

将新闻内容T和用户评论C输入虚假新闻检测模型内特征提取层中的情感特征提取器中分别获取新闻内容的浅层次情感特征向量 和用户评论的浅层次情感特征向量 ，再将得到的新闻内容的浅层次情感特征向量 和用户评论的浅层次情感特征向量 输入至虚假新闻检测模型内的语义多模态感知融合层中，使用情感特征编码器来增强新闻内容的浅层次情感特征向量 和用户评论的浅层次情感特征向量 ，得到新闻内容的深层次情感特征表示 和用户评论的深层次情感特征表示 ，将新闻内容的深层次情感特征表示和用户评论的深层次情感特征表示 串联，得到新闻情感特征表示 。

4.根据权利要求3所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：将深层次新闻内容特征表示 与深层次新闻图像特征表示 、深层次用户评论特征表示 与深层次图像特征表示 输入到多模态共同注意融合网络中，分别得到新闻内容与新闻图像的语义多模态特征 、用户评论与新闻图像的语义多模态特征 ；将深层次新闻内容特征表示 与深层次用户评论特征表示 输入到单模态共同注意融合网络中，得到新闻内容和用户评论的语义单模态特征 ，将新闻内容与新闻图像的语义多模态特征 、用户评论与新闻图像的语义多模态特征 以及新闻内容和用户评论的语义单模态特征 串联拼接，形成语义多模态新闻特征 ；将得到的新闻情感特征表示 、深层次新闻内容特征表示 、深层次用户评论特征表示 以及语义多模态新闻特征 进行融合，分别得到情感内容语义特征 、情感评论语义特征 和情感多模态语义特征 ，将情感内容语义特征 、情感评论语义特征 和情感多模态语义特征 分别经过情感认知融合层内的自注意力机制，得到情感内容新闻特征 、情感评论新闻特征 和情感多模态新闻特征 ，将情感内容新闻特征 、情感评论新闻特征 和情感多模态新闻特征拼接串联，得到语义情感多模态新闻特征 。

5.根据权利要求4所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：获取新闻内容中的浅层次新闻内容特征向量 和用户评论中的浅层次用户评论特征向量 的具体过程为：将新闻内容T内的第Z个字令牌输入至预训练好的BERT模型中，获取浅层次新闻内容特征向量 ，其计算过程如下式所示：（1）；

式中， 为预训练好的BERT模型的输入，表示新闻内容T内的第Z个字令牌； 为预训练好的BERT模型的输出，表示新闻内容T内的第Z个字令牌经过预训练好的BERT模型得到的对应浅层次新闻内容特征向量；同理，将用户评论C内的第U个字令牌输入到预训练好的BERT模型中进行处理，得到浅层次用户评论特征向量 ；

获取新闻图像中的浅层次新闻图像特征向量 的具体过程为：将新闻图像I内的第G张图片输入至预训练好的VGG‑19模型中，获取新闻图像中的浅层次新闻图像特征向量 ，其计算过程如下式所示：（2）；

式中， 为预训练好的VGG‑19模型的输入，表示新闻图像I内的第G张图片； 为预训练好的VGG‑19模型的输出，表示新闻图像I内的第G张图片经过预训练好的VGG‑19模型得到的对应浅层次新闻图像特征向量；

获取新闻内容的浅层次情感特征向量 和用户评论的浅层次情感特征向量 的具体过程为：将新闻内容T内的第Z个字令牌输入至预训练好的Dul‑Emotion模型中，获取浅层次新闻内容情感特征 ，其计算过程如下式所示：（3）；

式中，为预训练好的Dul‑Emotion模型的输入，表示新闻内容T内的第Z个字令牌； 为预训练好的Dul‑Emotion模型的输出，表示新闻内容T内的第Z个字令牌经过预训练好的Dul‑Emotion模型得到的对应浅层次新闻内容情感特征 ；同理，将用户评论C内的第U个字令牌输入到预训练好的Dul‑Emotion模型中进行处理，得到浅层次用户评论情感特征 。

6.根据权利要求5所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：所述图像特征编码器采用卷积神经网络CNN来提取新闻图像的特征，将浅层次新闻图像特征向量 输入到卷积神经网络CNN内，如下式所示：（4）；

式中， 为图像特征编码器的输入；CNN表示卷积神经网络模型简称； 为图像特征编码器的输出，表示深层次新闻图像特征向量；

所述文本特征编码器利用双向的BiGRU模型分别获取新闻内容和用户评论中深层次特征向量表示，将浅层次新闻内容特征向量 输入到双向的BiGRU模型中，如下式所示：（5）；

式中，为双向的BiGRU模型的输入，表示浅层次新闻内容特征向量； 作为输出表示的隐藏特征表示；采用基本注意力机制计算注意力权重，如下式所示：（6）；

（7）；

（8）；

式中， 为新闻内容通过基本注意力机制所得注意力权重分布； 是通过隐藏特征表示 来计算注意力权重获得； 和 是可训练的参数；tanh表示激活函数； 表示衡量对新闻内容的重要性； 表示为可学习的参数； 表示为权重矩阵；所得 注意力权重分布再次经过双向的BiGRU模型来获取深层次新闻内容特征表示，如下式所示：（9）；

式中， 为浅层次新闻内容特征向量最终通过文本特征编码器所得的深层次新闻内容特征表示；将浅层次用户评论特征向量 也通过文本特征编码器，得到深层次用户评论特征表示 。

7.根据权利要求6所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：情感特征编码器采用由多头自注意力网络和前馈神经网络组成的标准Transformer Encoder编码层获取深层次的情感特征表示，如下式所示：（10）；

式中， 为Transformer Encoder编码层的输入，表示为浅层次新闻内容情感嵌入特征向量； 为位置编码； 为最终输出得到深层次新闻内容情感特征；同理，将浅层次用户评论情感特征向量 通过情感特征编码器，得到深层次用户评论情感特征表示 。

8.根据权利要求7所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：得到新闻内容与新闻图像的语义多模态特征 、用户评论与新闻图像的语义多模态特征 的具体过程为：将深层次新闻图像特征表示 和深层次新闻内容特征表示输入到多模态共同注意融合网络中捕捉不同模态之间的相互依赖关系，如下式所示：（11）；

（12）；

（13）；

（14）；

（15）；

式中，Norm表示归一化操作；FNN表示前馈神经网络； Softmax为归一化指数函数；d为维度大小； 为以深层次新闻图像特征表示 为中心与深层次新闻内容特征表示 结合的融合特征； 为以深层次新闻内容特征表示 为中心与深层次新闻图像特征表示 结合的融合特征； 为以融合特征 为中心多模态表示； 为以融合特征 为中心的多模态表示；concat表示串联拼接特征向量； 为新闻内容和新闻图像的融合语义多模态特征；

为深层次用户评论特征表示 和深层次新闻图像特征表示 的融合语义多模态特征；

得到新闻内容和用户评论的语义单模态特征 具体过程为：将深层次新闻内容特征表示 和深层次用户评论特征表示 输入到单模态共同注意融合网络中捕捉语义之间的相互依赖关系，如下式所示：（16）；

（17）；

（18）；

（19）；

（20）；

（21）；

（22）；

（23）；

式中，F表示一个关系矩阵来捕获新闻内容和用户评论之间的关系； 是一个可学习参数； 和 表示新闻内容和用户评论的交互映射； 和 是可学习的参数；tanh为激活函数； 关系矩阵的转置形式； 和 表示新闻内容和用户评论中每个句子的注意力权重； 和 是可学习的参数； 和 表示新生成的新闻内容和用户评论特征向量；

为深层次新闻内容特征表示的转置向量； 为深层次用户评论特征表示的转置向量；

表示把新生成的新闻内容和用户评论进行拼接融合后的语义单模态特征；

形成语义多模态新闻特征 的具体过程为：将新闻内容和图像融合的语义多模态特征 、用户评论和图像融合的语义多模态特征 和新闻内容和用户评论融合的语义单模态特征 输入到串联拼接层中进行拼接融合，如下式所示：（24）；

式中， 表示整合 、 和 三种模态特征后的语义多模态新闻特征。

9.根据权利要求8所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：得到新闻情感特征表示 的具体过程为：将深层次新闻内容特征表示 和深层次用户评论特征表示 输入到串联拼接层中进行拼接融合，如下式所示：（25）；

式中， 表示深层次新闻内容情感特征表示 和深层次用户评论情感特征表示 融合的新闻情感特征表示；

得到情感内容语义特征 、情感评论语义特征 和情感多模态语义特征 的具体过程为：采用情感多模态融合器将语义多模态新闻特征 与新闻情感特征表示 进行融合，获得蕴含两者信息融合的情感多模态语义特征 ，计算过程如下式所示：（26）；

（27）；

式中，、、分别表示查询向量、键向量和值向量； 为 和 的第二维度大小； 为查询向量与键向量转置的乘积； 、 、 分别表示自注意力机制时的查询向量 、键向量 和值向量 的投影参数矩阵；令 、 ，其中 为线性层学习的参数矩阵；同理，将深层次新闻内容特征表示 与深层次情感信息特征表示 进行融合得到情感内容语义特征 和深层次用户评论特征 与深层次情感信息特征 进行融合得到情感评论语义特征 ；

得到情感内容新闻特征 、情感评论新闻特征 和情感多模态新闻特征 的具体过程为：采用情感认知融合层内的自注意力机制处理情感多模态语义特征向量 ，去除噪声，得到情感多模态新闻特征 ，计算过程如下式所示：（28）；

（29）；

式中， 表示注意力权重结果；LN表示层归一化，MH‑Att表示多头注意力；同理可得情感内容新闻特征 和情感评论新闻特征 ；

得到语义情感多模态新闻特征 的具体过程为：将情感内容新闻特征 、情感评论新闻特征 和情感多模态新闻特征 输入到串联拼接层中进行拼接融合，获得蕴含 、和 三者信息的语义情感多模态新闻特征 ，如下式所示：（30）。

10.根据权利要求9所述的一种融合情感的共同注意网络多模态虚假新闻检测方法，其特征在于：步骤S5的具体过程为：采用多层感知机MLP对语义情感多模态新闻特征 进行非线性变换和线性组合，得到预测结果，计算过程如下式所示：（31）；

式中，MLP为多层感知机， 为预测的结果；

通过分类函数Sigmoid，将 预测结果作为输入数据映射到0和1之间来计算对真假标签的分类概率，计算过程如下式所示：（32）；

式中，为虚假新闻检测模型预测真假标签的分类概率；

根据计算的真假新闻标签的分类概率，采用交叉熵损失函数对虚假新闻检测模型进行参数更新和优化，如下式所示：（33）；

式中，为虚假新闻检测模型中的所有参数，为虚假新闻检测模型预测标签概率， 为真实标签概率； 为损失函数表示。