用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法

本发明属于大模型与知识图谱结合领域，尤其涉及一种用于虚假新闻检测的大模型结合知识图谱推理方法，通过异构架构设计突破传统检测方法在知识实时性与推理可控性方面的局限。本发明基于新闻传播的时效性、传播模式及信息密度等多维特征，构建双引擎驱动的智能推理系统：一方面利用大语言模型进行重要实体提取与语义理解，另一方面通过动态知识图谱提供结构化事实校验。有效解决大语言模型固有的事实幻觉问题。相较于传统依赖单一模型参数更新的知识迭代方式，本发明支持基于知识图谱节点的增量式更新策略。