一种大模型和知识图谱双向驱动的假新闻检测方法

本发明公开了一种大模型和知识图谱双向驱动的假新闻检测方法，本方法首先利用大语言模型来协助构建特定于新闻领域的知识图谱以作为外部补充知识。然后使用知识图谱辅助大语言模型检测假新闻。将复杂的新闻拆分为若干个简单的子问题并依次回答和判断真伪，从而拆解出底层语义关系，降低大语言模型理解和判断的难度。依次回答这些子问题以逐步验证新闻的真实性，减少信息点缺失的机会，提高检测的准确性和可信度。本方法对于被验证为真实的新闻，通过大语言模型从新闻文本和推理路径中提取知识三元组，实现高效方便的知识图谱更新。本方法解决了现有技术难以对突发新闻进行有效的真伪辨别的问题。