特征提取

；深度学习；特征提取中图分类号：TP311        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）34-0071-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言自引入深度学习以来，多标签文本分类方法已取得重大进展，但仍存在一些问题和挑战。随着标签数量的增加，与每个文本相对应所有可能的标签组合呈指数增长。在提取文本之后，使用哪种分类方法来提高文本分类的速度和准确性是其中一个挑战。本文重点从多标签文本分类方法出发阐述其优缺点。1 多标签文本分

假新闻检测；特征提取；特征融合；多模态分析分类号：TP391引用格式：曾江峰， 王蕊， 黎欣雨， 等. 融合BERT和VGG模型多模态虚假新闻检测方法研究[J/OL]. 知识管理论坛， 2023， 8（6）： 502-513[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/367/.习近平总书记在二十大报告中强调，要加强全媒体传播体系建设，推动形成良好网络生态[1]。互联网的普及推动了信息传播的发展，覆盖了更为广泛的受众，但这些信息的真实性、准

背景差分法；特征提取中图分类号：TP391      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）31-0018-04开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：0 引言在国内除了通过图像处理的方式对立定跳远的成绩进行测量，在国内几乎没有人通过图像处理的方式对立定跳远各个环节的规范性进行研究。而在国外都是较多地从生物动力学的角度