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Exploring Features to Improve the Generalization Ability of Fake News Detection Models

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内容提要

本研究探讨了改善假新闻检测模型泛化能力的特征，特别是应对粗略标记数据的偏差。通过分析风格特征和社会货币化特征，提出了一种新方法，增强模型在现实世界中的鲁棒性。研究表明，这些新特征能提供更具泛化性的预测，推动假新闻检测的进步。

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标签

models 假新闻检测 模型泛化 特征分析 社会货币化 鲁棒性
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