该研究针对含有大量内容的新闻文章，提出了一种基于内容检测伪新闻的方法，使用多维张量分解得到每篇文章的嵌入特征，并通过在文章之间创建图来传播有限标签，实验结果表明该方法能够使用更少的标签实现更好的检测精度。
Apr, 2018
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
我们使用自然语言处理方法对 1876 条新闻数据进行预处理，通过训练模型将假新闻和真实新闻进行分类，最终通过 Naive Bayes 分类器得出 56% 的准确率和平均 32% 的 F1-macro 得分。
Sep, 2023
通过机器学习算法，在两个公开数据集上进行实验分析，研究了如何检测和区分真假新闻，结果表明采用了三种分类器：被动型侵略性、朴素贝叶斯和支持向量机，这种方法具有良好的性能表现。
Jan, 2022
本文构建了一个大而多样的阿拉伯语假新闻数据集，并利用八种最先进的阿拉伯语上下文嵌入模型开发和评估了基于变换器的分类器，以识别假新闻，实验结果证实这些先进的模型具有鲁棒性，准确率超过 98%。
May, 2022
本研究提出了一种基于终身学习和多语言知识转移的新型假新闻检测方法，该方法利用传统特征提取器和深度自然语言处理模型结合多层感知器分类器，可以在英语和西班牙语数据集上提高假新闻分类任务的性能。
提出了两种基于深度学习的模型，用于在多个领域的在线新闻内容中解决虚假新闻检测问题，并在 FakeNews AMT 和 Celebrity 两个数据集上评估，取得了很好的性能并超过了当前最先进的基于手工特征工程的系统。同时，进行了跨领域分析以探索系统在不同领域的适用性。
May, 2020
本文研究通过数据挖掘的角度对社交媒体上的假新闻进行自动检测，并用不同的文本分类算法在 Contraint@AAAI 2021 Covid-19 假新闻检测数据集上进行评估。通过使用卷积神经网络（CNN）、长短时记忆（LSTM）和双向编码器变换器（BERT）来进行分类，并评估了无标签 Covid 推文语料库中的无监督学习的重要性。最终结果在 Covid-19 假新闻检测数据集上表现出 98.41％的最佳准确性。
Jan, 2021
本文介绍了如何应用自然语言处理技术解决社交网络上的虚假新闻检测问题，并着重描述了该问题的挑战以及相关任务的形式、数据集和解决方案，并讨论了其潜力和局限性，并提出了更精细、详细、公平和实用的检测模型等研究方向。
Nov, 2018
本文研究了大型语言模型时代中的假新闻检测问题，发现仅训练于人工编写文章的检测器在检测机器生成的假新闻方面表现良好，但反之不成立。此外，由于检测器对机器生成的文本存在偏见，需要在训练集中使用比测试集中较低比例的机器生成新闻。基于我们的发现，我们提供了一个实用的策略来开发健壮的假新闻检测器。
Nov, 2023