使用 LLM 预测的可信度信号和弱监督检测虚假信息
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文研究大型语言模型（LLMs）是否可以有效激发一组 18 个可信度信号，以产生每个信号的弱标签，然后使用弱监督方法来预测内容的真实性，并演示了该方法在两个虚假信息数据集上的性能优于现有的分类器，同时分析了各个可信度信号对内容真实性预测的贡献，从而为虚假信息检测提供了新的有价值的见解。
本文研究了LLMs在虚假信息检测中的应用，使用18个可信度信号产生弱标签，并使用弱监督方法预测内容真实性。该方法在两个虚假信息数据集上性能优于现有分类器，同时分析了可信度信号对内容真实性预测的贡献，为虚假信息检测提供了新的见解。
