【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于大模型与知识图谱结合领域，尤其涉及一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法。
技术介绍
1、随着网络的发达，虚假新闻变得传播更加迅速和广泛，并在各个方面等关键领域构成了现实世界的威胁。其隐蔽性和策略性传播特征使得该任务在自然语言处理和数据分析领域带来持续挑战。尤其在数字化传播时代，虚假新闻检测对维护网络生态具有关键意义，其应用场景覆盖舆情监控、内容安全审核、新闻可信度评级等多个维度。社交媒体平台的信息裂变式传播显著加剧了检测难度，恶意信息制造者常通过图文混排等手段增强欺骗性。这一现状推动了虚假新闻检测的技术革新，有效应对人工智能生成内容(aigc)技术带来的新型造假威胁，对保障公众认知安全、维护数字社会信任基础具有战略价值。
2、虚假新闻检测面临一系列的挑战，其一便是假新闻的创造者可能会操纵新闻的任何部分，例如使用不同的写作策略，捏造并不存在的事物，关系。近年来，关于虚假新闻检测的研究取得了一定的进展，早期的研究探讨使用了预训练好的小语言模型例如slm等来进行检测。之后的研究发展引入了一些可选的社会背景...
【技术保护点】
1.一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法，其特征在于，关系映射层中，实体识别模板为：
3.根据权利要求1所述的一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法，其特征在于，验证决策层中，多路径推理模板为：
4.根据权利要求1所述的一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法，其特征在于，结构化输出控制中，语法树模板为：
【技术特征摘要】
1.一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法，其特征在于，关系映射层中，实体识别模板为：
3.根据权利要求...
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