基于大语言模型生成与强化采样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生成与强化采样的虚假新闻检测方法及系统，属于虚假新闻检测技术领域。所述方法基于一虚假新闻检测模型对待检测新闻进行检测，所述虚假新闻检测模型的训练过程包括：对原始虚假新闻进行分析，获取该原始虚假新闻的关键点和主题；在该原始虚假新闻的关键点和主题基础上，通过链式思维提示结构生成若干种风格的虚假新闻变体，以形成第一训练集；利用强化学习调整第一训练集中真实新闻和虚假新闻的采样比例，形成第二训练集；基于第二训练集训练虚假新闻检测模型Vi，并基于虚假新闻检测模型Vi+1的评估结果重新生成第二训练集。本发明可以提升虚假新闻的识别率和检测的准确性。