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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117271768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311208664.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法及装置是由曹娟;胡焙哲;盛强;石宇辉;汪旦丁;唐胜设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法，通过将大语言模型的分析中蕴含的知识选择性地注入到小语言模型中，实现大语言模型和小语言模型的协同检测。为进一步降低检测成本，通过知识迁移的方式，基于训练完成的上述网络中得到基于大语言模型分析知识迁移的虚假新闻检测网络，该网络的特点是无需大语言模型分析作为输入，仅使用检测网络中凝结的大模型分析知识用于检测。

本发明授权基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型分析引导的虚假新闻检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、构建包括分类器、注意力池化模块和新闻分析交互模块的第一虚假新闻检测模型；通过新闻编码器提取目标新闻的第一新闻特征，通过大语言模型和分析编码器提取该目标新闻在每个分析角度下的第一分析特征； 步骤2、通过对第一新闻特征和各第一分析特征构成的组合进行双重交叉注意力和平均池化，分别获得各个分析角度下的第二新闻特征与第二分析特征； 步骤3、构建大语言模型判断预测器用于根据该第一分析特征，判断该分析角度下目标新闻是否属于虚假新闻，得到每个分析角度下大语言模型的第一虚假检测结果，并结合该大语言模型对该目标新闻的第二虚假检测结果为标签，构建第一损失函数； 步骤4、基于多层感知机网络构建分析有效性评估器，通过该分析有效性评估器根据每个该第二分析特征，判断该目标新闻是否属于虚假新闻，得到每个分析角度下的大语言模型的分析准确度，并结合该第二虚假检测结果的正确性标签，构建第二损失函数，将该第二分析特征送入多层感知机，得到各角度的第二新闻特征对虚假新闻检测的贡献权重，以该贡献权重对该第二新闻特征进行加权，得到每个分析角度下的加权特征； 步骤5、将该第一新闻特征进行注意力池化后和所有分析角度下的加权特征相聚合，得到聚合特征，分类器根据该聚合特征得到该目标新闻是否属于虚假新闻的第四虚假检测结果，并结合该目标新闻的正确类别标签，构建第三损失函数； 步骤6、根据所有该第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数构成总损失，训练该第一虚假新闻检测模型，并采用训练完成后的第一虚假新闻检测模型执行虚假新闻检测任务，得到任务新闻是否属于虚假新闻的检测结果。

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