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

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。