Blairs - 博客园

2025年12月5日

Fighting Lies with Intelligence: Using Large Language Models and Chain of Thoughts Technique to Combat Fake News

摘要：方法 1. 核心策略：LLM结合CoT的检测与解释目的：不仅要检测出虚假新闻，还要为分类结果提供透明、合理的解释。方法：利用微调后的LLM（如FLAN-T5和LLaMa-2）通过生成逻辑推理来验证或批判新闻标题，从而判断其真假。这种推理过程模拟了人类的思维方式。 2. 关键技术细节 A. 模阅读全文

posted @ 2025-12-05 12:34 Blairs 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月27日

目录树

摘要：代码 import os import argparse def get_directory_tree(root_dir, show_hidden=False): """ 递归获取目录树结构参数: root_dir: 根目录路径 show_hidden: 是否显示隐藏目录（以.开头的目录）返回: 阅读全文

posted @ 2025-11-27 12:28 Blairs 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月21日

谣言检测评论筛选

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posted @ 2025-11-21 18:11 Blairs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月18日

虚假新闻检测——夏

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posted @ 2025-11-18 19:55 Blairs 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月16日

Reinforcement Tuning for Detecting Stances and Debunking Rumors Jointly with Large Language Models

摘要：论文信息论文标题：Reinforcement Tuning for Detecting Stances and Debunking Rumors Jointly with Large Language Models论文作者：杨瑞超，高伟，马静，林宏展，王博论文来源：ACL 2024发布时间阅读全文

posted @ 2025-11-16 12:53 Blairs 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月13日

基于大语言模型的谣言检测：通过影响力引导的样本选择与基于博弈的视角分析（LLM-based Rumor Detection via Influence Guided Sample Selection and Game-based Perspective Analysis）

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posted @ 2025-11-13 21:31 Blairs 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)

Message Injection Attack on Rumor Detection under the Black-Box Evasion Setting Using Large Language Model

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posted @ 2025-11-13 17:02 Blairs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

Enhancing large language model capabilities for rumor detection with Knowledge-Powered Prompting

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posted @ 2025-11-13 13:21 Blairs 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)

2025年11月12日