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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：本发明公开了一种基于增强提示学习与图扩散策略的虚假新闻检测方法，包括：基于增强提示学习的虚假新闻初步分类：通过少量标注样本训练的增强提示学习模型，对输入的大量待检测虚假新闻文本及其用户转发记录进行初步真伪标签预测；构建真伪性传播一致性网络：基于用户转发记录构建真伪性传播一致性网络，将新闻作为节点，共享相同社交用户的新闻之间的连接作为边，形成无向图；应用图特征扩散策略的新闻最终分类：在该网络上应用图特征扩散策略和高阶邻居感知扩散方程，使网络新闻节点的特征扩散直至网络稳定，最终整合和更新节点的真伪性特征，对新闻进行最终的真伪预测，从而输出更准确的虚假新闻检测结果，有效提升检测的准确性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于增强提示学习与图扩散策略的虚假新闻检测方法，其特征在于，该方法输入包含待检测的虚假新闻文本，及用户新闻转发记录用于构建真伪性传播一致性网络，输出为待检测的虚假新闻文本的真伪与否标签，包括以下步骤：步骤一、基于增强提示学习的虚假新闻初步分类：将大量待检测的虚假新闻文本集合作为输入，通过少量标注样本训练的增强提示学习模型，包括：基于MaskLanguageModel，通过伪提示微调来进行训练；在训练过程中，将新闻内容插入提示模板中，对模型进行微调，使其能够对所有待检测的虚假新闻文本进行初步的真伪标签预测；步骤二、构建真伪性传播一致性网络：基于用户转发记录，构建真伪性传播一致性网络；该网络将大量新闻作为节点，共享相同社交用户的新闻之间的连接作为边，形成无向图；包括：从用户转发记录中提取新闻转发数据，以新闻作为节点，以共享相同用户转发的新闻之间的连接作为边，形成无向图；保留转发频率高于设定阈值的活跃用户和热点新闻，并删除重复的图连接；最终，利用图数据库如Neo4j存储和管理网络数据；步骤三、应用图特征扩散策略的新闻最终分类：在构建的真伪性传播一致性网络上，应用高阶邻居感知扩散方程，将邻接的网络新闻节点的特征扩散到当前节点，直至网络趋于稳定；包括：对初步分类后的新闻节点进行特征初始化，通过高阶邻居感知扩散方程，逐层传播和更新节点特征，直至网络收敛；在扩散过程中，结合节点初始特征和邻居特征，通过一个保真项确保特征更新的稳定性和准确性；最终整合、更新和融合节点的真伪特征，输出最终的虚假新闻真伪性预测结果。

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百度查询： 西安交通大学 一种基于增强提示学习与图扩散策略的虚假新闻检测方法