伪造文本检测是保证社交安全的重要条件。融合多模特征注意力机制的伪造文本检测,实现多类型伪造文本的检测,并提高其精度。针对目前数据集的不足,根据不同的文本生成模型GPT-2、Grover、LSTM等制作了对应的多伪造类型数据集。融合GLTR...伪造文本检测是保证社交安全的重要条件。融合多模特征注意力机制的伪造文本检测,实现多类型伪造文本的检测,并提高其精度。针对目前数据集的不足,根据不同的文本生成模型GPT-2、Grover、LSTM等制作了对应的多伪造类型数据集。融合GLTR、Grover和LP(Language and Physical)3个多模特征,使用注意力机制将该3个模型输出进行融合。设计时空特征融合网络充分提取时序信息和局部空间信息。最后添加分类层完成伪造文本的分类。实验结果表明:融合多模特征和时空特征融合网络可提取更多的伪造信息,同时充分融合了时序和局部空间信息,提升了伪造文本的表征能力,且泛化能力也优于以往网络。展开更多
文摘伪造文本检测是保证社交安全的重要条件。融合多模特征注意力机制的伪造文本检测,实现多类型伪造文本的检测,并提高其精度。针对目前数据集的不足,根据不同的文本生成模型GPT-2、Grover、LSTM等制作了对应的多伪造类型数据集。融合GLTR、Grover和LP(Language and Physical)3个多模特征,使用注意力机制将该3个模型输出进行融合。设计时空特征融合网络充分提取时序信息和局部空间信息。最后添加分类层完成伪造文本的分类。实验结果表明:融合多模特征和时空特征融合网络可提取更多的伪造信息,同时充分融合了时序和局部空间信息,提升了伪造文本的表征能力,且泛化能力也优于以往网络。
