考虑省略性欺骗的虚假信息检测方法及系统

本发明提供了一种考虑省略性欺骗的虚假信息检测方法，包括基于目标新闻及语义、时间相关的多源上下文新闻，构建以句级片段为节点、片段间语义与省略关系为边的图结构；对图中的边建模：来源内边连接同一新闻片段的来源内边用神经网络建模，连接不同新闻片段的跨来源边用大语言模型推理省略关系并编码；通过融合边属性的注意力聚合邻居信息更新节点，引入可学习超级根节点聚合全局省略模式，经非线性变换广播融合至各节点；聚合目标新闻节点更新表示，输入分类器，获得其为虚假信息的概率。如此，本发明可精准识别省略性欺骗，提升虚假信息检测准确性。