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摘要： 摘要 研究背景与问题：社交媒体平台上虚假新闻泛滥，对社会产生显著负面影响；传统基于小型语言模型（SLMs）的深度学习方法需大量监督训练，且难以适应快速变化的环境；大型语言模型（LLMs）虽具备强大零样本能力，但因缺乏相关演示及知识的动态性，无法有效识别虚假新闻。 提出的解决方案：构建新型框架 “多轮 阅读全文

摘要： 摘要 研究背景：网络平台虚假信息快速传播，破坏个体信任并阻碍理性决策，传统检测方法存在局限性。 核心方法：提出可解释且计算高效的检测流程，采用基于 Transformer 的预训练语言模型（PLMs），对 RoBERTa 和 DistilBERT 进行两步优化： 第一步：冻结模型骨干网络，仅训练分类 阅读全文