arXiv · cs.AI· Yupei Guo, Jiajun He, Xiaohan Shi, Tomoki Toda, Zekun Yang, Bowen Wang, Yukinobu Taniguchi·· 1 天前
Gated Cross Attention利用大语言模型解释检测情绪重写假新闻
Leveraging LLM-Generated Explanations for Detecting Emotionally Rewritten Fake News
arXiv:2610.08835v2阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Yupei Guo, Jiajun He, Xiaohan Shi, Tomoki Toda, Zekun Yang, Bowen Wang, Yukinobu Taniguchi
研究任务与主要进展
Guo等人提出 Gated Cross Attention（GCA）框架，将情绪重写新闻与基于原文生成的解释进行自适应融合，以检测保留事实主张的假新闻。基于论文摘要，作者在 PolitiFact、GossipCop 和 LUN 上构建情绪重写测试集；GCA 在 PolitiFact 和 LUN 的多种情绪条件下取得改进，在 GossipCop 上保持有竞争力的表现，研究代码和数据已公开。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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