基于大语言模型的虚假新闻检测研究

虚假新闻在网络空间迅速蔓延,严重威胁公众的健康与安全。为有效应对这一挑战,研究者开始探索基于机器学习算法的虚假新闻检测方法,旨在探讨大型语言模型在虚假新闻检测中的应用及其有效性。研究目标是开发一种能够自动识别和分类新闻真实性的系统,以减少虚假信息的传播。其中,采用二分类方法评估新闻的真实性,分为“真实新闻”和“虚假新闻”2类。在方法上,利用多个常用的LLM平台,通过API调用示例展示如何集成这些工具。此外,使用函数调用来搜索引擎,同时采用RAG(Retrieval Augmented Generation)框架,这是一种结合检索与生成的方法,通过检索外部知识辅助生成准确的回答。提供了一系列示例,包括直接询问法、来源可靠性评估、误导性陈述识别、深度分析、引用与参考检查以及综合评价,展示如何评估新闻的可信度。结果表明,通过提示词工程(prompt engineering),可以有效指导模型完成特定任务,如文本分类、问答和文本生成等;结合RAG框架和提示词工程的大型语言模型,能够显著提高假新闻检测的准确性与效率。