基于大语言模型强化推理学习的虚假新闻检测方法及系统

本发明公开一种基于大语言模型强化推理学习的虚假新闻检测方法及系统，属于虚假新闻检测技术领域。所述是将待检测新闻和若干个推理送入一虚假新闻检测模型，得到该待检测新闻的检测结果；其中，基于大语言模型构建所述虚假新闻检测模型的训练集，且所述虚假新闻检测模型的处理过程，包括：分别对待检测新闻和推理进行编码，得到待检测新闻和每一推理的语义表示；基于待检测新闻和每一推理的语义表示，在所述推理中筛选出适用于该待检测新闻的候选推理；计算候选推理的权重，以得到该待检测新闻的最终表示；对所述最终表示进行分类，得到该待检测新闻的检测结果。本发明可以准确识别真新闻与假新闻的差异，确保检测结果的可靠性。