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南非社交媒体环境中的多模态错误信息检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究调查了虚假信息检测模型在不同背景环境下的知识可转移性，并提供了南非虚假信息数据集。结果显示，使用南非样本进行训练可以提高模型性能，多模态模型比单模态模型保留更多知识。研究表明，虚假信息检测模型的性能受文化细微差别影响，多模态模型有助于知识转移。因此，在训练虚假信息检测模型时应纳入本地数据以优化性能。
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关键要点
- 本研究调查虚假信息检测模型在不同背景环境下的知识可转移性。
- 提供了南非虚假信息数据集以支持研究。
- 使用南非样本进行训练可以提高模型性能。
- 多模态模型比单模态模型保留更多知识。
- 虚假信息检测模型的性能受文化细微差别影响。
- 多模态模型有助于知识在不同背景环境之间的转移。
- 在训练虚假信息检测模型时应纳入本地数据以优化性能。
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