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A Hybrid Attention Framework for Fake News Detection Based on Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种基于大型语言模型的假新闻检测框架，结合文本统计特征和深层语义特征，通过混合注意力机制提高假新闻识别效果。实验结果显示，该模型在WELFake数据集上的F1分数提升了1.5%。

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标签

WELFake数据集 framework models 假新闻检测 大型语言模型 文本特征 混合注意力机制
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