基于LLM增强对比学习的社交网络虚假信息检测方法

一种基于LLM增强对比学习的社交网络虚假信息检测方法，该方法在大语言模型LLM辅助的对比学习CL框架下，检测社交网络虚假信息，其步骤包括：S1、数据预处理与Prompt编排：从社交网络抓取原始数据，并进行格式化处理；处理后的数据被输入至Prompt编排器，生成增强数据，以扩展CL模型的训练样本；S2、LLM辅助的特征提取和标签预测：经S1增强后的数据与原始数据配对后输入至CL模型；CL模型提取虚假信息的判别性特征并进行标签预测；训练完成后，CL模型的参数被冻结；在测试阶段，数据被输入CL模型以提取特征，并通过分类器预测标签；S3、联合微调：以CL模型的对比损失引导LLM微调。