情感感知的多模态融合提示学习用于假新闻检测

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文研究假新闻检测面临的挑战，尤其是传统方法忽视了语义和情感元素。提出的AMPLE框架通过结合文本情感分析和多模态数据，使用多头交叉注意力机制，显著提升了假新闻检测的性能，展示了情感因素在此领域的潜力。

本文介绍了三种基于多模态transformer的假新闻检测模型，分析其在数据操纵下的性能下降。为提升模型的泛化能力，建议使用数据增强技术进行实验，取得了良好效果。

假新闻检测 多模态transformer 数据增强 数据操纵 泛化能力
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