谣言在网站上散布了大量错误信息与虚假信息,而谣言的及时性检测仍显不足。本文提出在多模态的新闻数据集上,通过GBDT框架完成对虚假新闻的检测,包含文本和图片分类模型以及GAN模块。实验表明针对多模态虚假新闻检测的准确度有显著提升,模型在数据集测试的 F1 值最终达到 0.95,识别准确率达到 0.9901。
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