基于Bert预训练模型的虚假新闻文本检测

作者：王国泰; 董晶晶; 高杨^*; 王乾

来源：信息技术, 2022, (01): 137-142.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2022.01.025

• 自然语言处理
• Bert
• 文本分类

虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。