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Less is More: Unseen Domain Fake News Detection via Causal Propagation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的假新闻检测模型CSDA，针对社交媒体上的假新闻问题。该模型通过提取因果子结构和少量OOD数据的对比学习，显著提高了检测准确性，实验结果显示其准确率比其他模型提升了7到16个百分点。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的因果子图导向领域自适应假新闻检测模型CSDA。
- CSDA模型通过提取传播图中的因果子结构来提高假新闻检测的准确性。
- 该模型在少量OOD数据下进行对比学习，进一步提升了检测效果。
- 实验结果显示，CSDA的准确率比其他最先进模型提高了7到16个百分点。
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