一种虚假新闻检测方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种虚假新闻检测方法、装置、设备和介质，属于信息检测技术领域，解决了现有技术中评论不够多样性，对新闻内容的理解不够全面的问题。虚假新闻检测方法包括：获取待检测新闻，并生成文本提示词；通过大语言模型根据所述文本提示词生成多样性评论；对所述多样性评论进行特征提取，以得到语义特征和多样性特征；融合所述语义特征和所述多样性特征，得到最终特征；根据所述最终特征计算所述待检测新闻的真实性预测概率，并根据所述真实性预测概率优化参数。本发明专利技术实现了生成丰富的多样性评论，进行特征提取、特征融合等处理，使模型更加全面的理解和学习新闻的内容以及多样性评论，提高了虚假新闻检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息检测，具体而言涉及一种虚假新闻检测方法、装置、设备和介质。

技术介绍

1、随着互联网的发展，对虚假新闻的检查变得至关重要；虚假新闻是指与客观事实不符的、故意捏造的虚假消息，虚假新闻检测是指根据新闻内容或者与新闻内容相关的其他信息判断新闻真实或者虚假的二分类任务。

2、现有虚假新闻检测方法通常利用真实用户发表的评论，其数量、覆盖面都很有限，忽视了对未发表评论用户的立场、观点、情感的获取和分析，现有的检测方法主要包括两类：基于新闻内容的方法和基于社交上下文的方法；其中，基于新闻内容的方法通过挖掘新闻内容相关的特征，例如风格特征、语义特征、情感特征，来判断新闻的真实性，然而，由于虚假新闻往往通过模仿真实新闻逃避检测，仅仅利用新闻内容会限制虚假新闻的检测效果；基于社交上下文的方法利用了新闻内容以外更加丰富的信息，例如用户评论、传播路径等，因此具有更好的检测效果；用户评论是一种被广泛使用且已被证明有效的社交上下文信息，因为用户评论中具有的立场、观点、情感等信息可作为帮助理解对应新闻内容，辨别其真实性的有效反馈信号。然而，由于推荐机制导致本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种虚假新闻检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，所述生成文本提示词包括：

3.根据权利要求2所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，通过大语言模型根据所述文本提示词生成多样性评论，包括：

4.根据权利要求3所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，对所述多样性评论进行特征提取，以得到语义特征，包括：

5.根据权利要求4所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，对所述多样性评论进行特征提取，以得到多样性特征，包括：

6.根据权利要求5所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，融合所述语义特征和所述多样...

【技术特征摘要】

1.一种虚假新闻检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，所述生成文本提示词包括：

3.根据权利要求2所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，通过大语言模型根据所述文本提示词生成多样性评论，包括：

4.根据权利要求3所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，对所述多样性评论进行特征提取，以得到语义特征，包括：

5.根据权利要求4所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，对所述多样性评论进行特征提取，以得到多样性特征，包括：

6.根据权利要求5所述的虚假新闻检测方法，其特征在于，融合所述语义特...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛强，南琼，曹娟，胡焙哲，汪旦丁，张鹏，
申请(专利权)人：北京智谱华章科技有限公司，
类型：发明
国别省市：