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DelSA：智能体驱动证据选择识别时序错乱假新闻
论文针对「证据一致性陷阱」——检索到时间错配但语义合理的证据导致误判——构建 ChronoFake 基准（30706 篇文章），并提出 DelSA 文档选择自更新智能体。DelSA 用 LLM 刻画候选证据，由验证器训练的 reranker 平衡相关性与时间线一致性，在 ChronoFake 上优…
arXiv cs.AI5 天前
#假新闻检测
共 4 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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SharP：软硬提示引导 LLM 增强低资源假新闻检测
论文提出 SharP 框架，用硬提示提供结构化事实约束、软提示引入学习到的语义模式，并加入边界感知策略，引导 LLM 生成任务相关的合成样本。该方法旨在缓解低资源假新闻检测中标注数据稀缺、现有增强方法内容过于泛化的问题。
arXiv NLP21 天前
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arXiv 论文：LLM 解释助力情感改写假新闻检测
该研究针对事实不变但情感被改写的假新闻场景，构建情感改写测试集，并用原始新闻生成解释作为稳定背景知识。作者提出门控交叉注意力（GCA）框架，自适应融合情感改写文本与对应解释，在 PolitiFact、GossipCop、LUN 数据集上验证，PolitiFact 与 LUN 在多种情感条件下提升明…
arXiv NLP25 天前
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跨学科理论驱动的假新闻检测框架
论文提出一个理论驱动的计算框架，将社会科学、心理学、经济学等跨学科假新闻理论转化为可测量的特征，用于自动化检测与解释。实验表明理论衍生特征具有预测力，并能提供可解释的诊断信号，多特征模型总体优于单一特征。该工作强调跨学科视角对构建稳健、可解释的虚假信息检测系统的价值。
arXiv cs.LG35 天前
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