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外部可靠信息增强的多模态对比学习用于假新闻检测
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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
本研究提出ERIC-FND框架，旨在解决多模态假新闻检测中的信息利用不足和可信度低的问题。通过实体增强和多模态交互，显著提升了检测准确性，实验结果优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出ERIC-FND框架，旨在解决多模态假新闻检测中的信息利用不足和可信度低的问题。
- ERIC-FND框架通过实体增强和多模态交互，显著提升了检测准确性。
- 实验结果表明，该模型在Twitter和微博两个数据集上的表现优于现有技术，显示出其潜在的应用价值。
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