一种基于生成对抗学习的可解释探索的假新闻识别系统及方法

摘要

本发明提供一种基于生成对抗学习的可解释探索的假新闻识别系统及方法，通过对抗网络激励生成模型与冲突发现机制发掘新闻评论中充满争议性内容，通过自我调节约束机制保持真假新闻下评论之间的差异性，生成了证据丰富的假新闻样本集用于假新闻识别。从评论中发现假新闻的证据，不但提高了假新闻识别的准确率，而且能够解释假新闻的问题所在。