该研究呈现了一种名为 Grover 的可控文本生成模型，该模型可生成逼真的假新闻，但通过使用 Grover 模型自身进行验证，可提高检测真假信息的准确性。同时，该研究强调在探索和应对类似 Grover 模型可能带来的风险时，需关注其中的道德问题。

May, 2019

通过使用出版商元数据以隐含发布者的模板、文本类型、政治立场和可信度，我们提出了一种新颖的验证框架 Style-News，用于防止有害的虚假信息从恶意社交媒体传播，同时通过识别风格与出版商对应以及区分给定新闻的来源是人类撰写还是机器生成，我们训练了一个适应特定出版商生成新闻内容的风格感知神经网络生成器和风格和来源鉴别器。通过整合各种维度指标（语言流畅性、内容保留性和风格遵循性）评估生成内容的质量，我们证明了 Style-News 在流畅性上超过了以前的方法 0.35，内容上高出 15.24，风格上高出 0.38 的幅度。此外，我们的鉴别模型在发布者预测（高达 4.64%）和神经假新闻检测（+6.94%~31.72%）方面优于最先进的基准模型。

Jan, 2024

本文探讨了现有的假新闻检测方法存在的问题，并提出加入事实核查与语言分析相结合的方法，以应对新闻篡改攻击和真实新闻被误判的情况。作者提出采用众包知识图谱解决新闻事件事实搜集的问题。

Jan, 2019

本研究旨在探究对抗学习在虚假信息识别中的应用。通过开发自学模型并在 COSMOS 数据集上进行全面实验，我们发现采用对抗学习能够大幅减少训练数据，同时在数据量不足时显示出优于传统分类器的非匹配图像 - 文本对检测性能提高约 10% 的稳定性和可比性。

Apr, 2023

本研究提出了一种用于识别社交媒体新闻帖子中视频外观和文本标题之间语义不一致的分类架构，通过使用基于文本分析、自动音频转录、语义视频分析、对象检测、命名实体一致性和面部验证的多模态融合框架来发现社交媒体帖子中的视频和标题之间的不匹配。通过训练和测试基于 4,000 个 Facebook 新闻帖子的新视频数据集，我们的多模态方法在随机标题和外观不匹配的情况下实现了 60.5％的分类准确性，而单模分别准确率不到 50％。进一步的消融研究证实了跨模态融合对于正确识别语义不一致性的必要性。

May, 2021

本文介绍了 Fake News Challenge stage #1 (FNC-1) 数据集并概述了使用该数据集构建伪新闻检测系统的竞争尝试。通过使用不同的自然语言处理技术处理标题和正文文本，提取特征并使用软余弦相似性方法计算相似度。该系统使用深度学习方法进行分类，除了 “disagree” 类别外，其余类别均达到高准确性，最终分类准确率达到 84.6％，在该数据集上排名第二。

Oct, 2022

提出了一个自动检测图像和文本不一致性的数据集，并在其基础上测试了几种多模态模型的性能，这对于解决在线虚假信息问题和对抗深度伪造等具有重要意义。

Apr, 2021

本文聚焦于自动识别在线新闻中的虚假内容，首先介绍了用于虚假新闻检测的新颖数据集，描述了收集、注释和验证过程，并提供诸多在区分真实和虚假新闻语言差异方面的探索性分析。其次，本文开展了一系列学习实验以构建准确的虚假新闻检测器，并比较了手动和自动识别虚假新闻的结果。

Aug, 2017

使用机器学习算法分析媒体新闻的语言特征，以区分真假新闻，主要解决神经假新闻生成、机器生成的标题、文本和图像标题之间的语义矛盾等问题。同时提出应用特征集和类别、特征之间的相关性计算相关属性评估指标和计算属性变量的协方差指标来模拟这些问题。其中独特、负面、积极和基数数字特征在度量中得分高，能够提供高的 AUC 和 F1-score。

Nov, 2022

本文提出了三种基于多模态 transformer 的假新闻检测模型，并通过深入分析操纵数据的方法来探索这些模型在社交媒体上实际使用情况下的性能。研究发现，这些系统在面临被操纵的数据时会出现显著性能下降。为了减少偏差并改善模型的推广能力，本文建议使用数据增强技术对社交媒体上的假新闻检测进行更有意义的实验。所提出的数据增强技术使得模型的泛化能力得到了提高，并获得了最先进的效果。

May, 2023