一种基于深度学习的假新闻识别方法和系统

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。