基于多源检索及大语言模型的虚假新闻检测方法

本发明公开了一种基于多源检索及大语言模型的虚假新闻检测方法，首先在文本语料库中检索与待检测新闻的相关性最大的相关语料集合，然后根据知识图谱检索生成待检测新闻的相关语料集合，将两个相关语料集合合并后采用大语言模型生成摘要集合，然后将待检测新闻作为声明，将摘要集合作为证据，采用大语言模型生成若干条补充证据，最后将待检测新闻作为声明，将摘要集合和补充证据集合作为证据，采用大语言模型得到待检测新闻是否虚假的预测标签。本发明结合文本语料检索和知识图谱检索，并借助大语言模型生成摘要和补充证据，从而提高虚假新闻检测的准确率。