基于预训练表示和宽度学习的虚假新闻早期检测

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摘要： 为了实现虚假新闻的早期检测，提出一种基于预训练表示和宽度学习的虚假新闻早期检测方法。首先，将新闻文本输入大规模预训练语言模型RoBERTa中，得到对应新闻文本的上下文语义表示。其次，将得到的新闻文本的上下文语义表示输入宽度学习的特征节点和增强节点中，利用宽度学习的特征节点和增强节点进一步提取新闻文本的线性和非线性特征并构造分类器，从而预测新闻的真实性。（剩余11084字）

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