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申请/专利权人：北京爱及比特科技有限公司
摘要：本发明涉及基于人工智能和自然语言处理的假新闻鉴别系统，旨在应对互联网和社交媒体上假新闻快速传播的问题。系统采用深度学习和多API综合评分，包括数据收集、预处理、模型训练、优化、部署和用户交互模块。通过使用AllenNLP框架和SST‑Roberta‑Large预训练模型，结合GPT和Gemini等API，实现快速、准确的新闻真实性鉴别。具体步骤包括收集和预处理新闻数据，基于AllenNLP和SST‑Roberta‑Large模型进行训练和优化，并通过API接口提供检测服务。用户输入新闻内容后，系统返回真假概率。该系统高效、准确、可扩展，适用于新闻网站、社交平台、学术研究和教育等领域，有效解决假新闻传播和鉴别难题。
主权项：1.权利要求1:一种基于深度学习的假新闻识别方法，包括以下步骤：1.数据收集：通过爬虫工具从各大新闻网站和社交媒体平台收集新闻数据，所述数据包括新闻标题、正文、主题和日期；2.数据预处理：对收集到的新闻数据进行清洗、去重和标注，形成训练数据集；3.模型训练：基于AllenNLP框架和SST-Roberta-Large预训练模型，对预处理后的训练数据集进行微调训练，优化模型参数；4.模型优化：通过多种开放API（如GPT、Gemini）对训练好的模型进行综合评分，进一步提升模型的检测能力；5.模型部署：将训练好的模型部署到服务器，提供API接口，供用户调用；6.实时检测：用户通过API接口输入新闻内容，系统调用训练好的模型进行假新闻检测，并返回新闻的真假概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京爱及比特科技有限公司 一种基于深度学习的假新闻识别方法和系统
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