基于BERT Tiny架构微调的轻量级假新闻检测模型，适用于中文文本分析
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于识别和分类假新闻，通过分析文本内容判断其真实性。基于BERT Tiny架构，具有轻量高效的特点。
模型特点
轻量高效
基于BERT Tiny架构，模型体积小，推理速度快，适合资源有限的环境
中文优化
专门针对中文文本进行优化和微调，能更好理解中文语境
假新闻识别
能够有效识别新闻文本中的虚假信息和误导性内容
模型能力
中文文本分类
新闻真实性评估
虚假信息检测
使用案例
新闻媒体
新闻真实性核查
用于新闻媒体平台自动筛查可疑新闻内容
可标记潜在虚假新闻供人工复核
社交媒体
谣言检测
在社交媒体平台识别和过滤谣言信息
减少虚假信息传播
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Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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