一种基于深度学习的假新闻识别方法和系统

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一种基于深度学习的假新闻识别方法和系统
申请号:CN202410725002
申请日期:2024-06-06
公开号:CN118643327A
公开日期:2024-09-13
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于人工智能和自然语言处理的假新闻鉴别系统,旨在应对互联网和社交媒体上假新闻快速传播的问题。系统采用深度学习和多API综合评分,包括数据收集、预处理、模型训练、优化、部署和用户交互模块。通过使用AllenNLP框架和SST‑Roberta‑Large预训练模型,结合GPT和Gemini等API,实现快速、准确的新闻真实性鉴别。具体步骤包括收集和预处理新闻数据,基于AllenNLP和SST‑Roberta‑Large模型进行训练和优化,并通过API接口提供检测服务。用户输入新闻内容后,系统返回真假概率。该系统高效、准确、可扩展,适用于新闻网站、社交平台、学术研究和教育等领域,有效解决假新闻传播和鉴别难题。
技术关键词
识别方法 识别系统 社交媒体平台 数据收集模块 模型训练模块 接口 服务器 爬虫 鉴别系统 社交平台 框架 自然语言 参数 子模块 互联网 主题