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摘要
社交媒体上广泛传播的谣言给人们的日常生活造成了一系列的不利影响。传统的多
模态谣言检测模型往往忽视了对模态间和模态内不同粒度特征的深度融合，导致部分语
义信息缺失和模型不可解释。此外，现有多模态谣言检测模型往往忽略了样本难度的复
杂性（例如，文本级难度、图像级难度和多模态级难度）以及样本的训练顺序问题和图
像数据的稀缺。
基于此，本文提出了两种多模态谣言检测模型，一种是基于图神经网络的多模态谣
言检测模型，该模型使用图神经网络去融合文本信息和图像信息，并将局部和全局信息
进行对比学
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