【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及一种虚假新闻检测方法、装置、存储介质以及电子设备。
技术介绍
1、现如今，虚假新闻在各种社交媒体上的盛行，对个人和社会造成了严重的影响。比如各种伪科学的谣言和不实的社会事件报道。即便有人指出某个新闻是虚假新闻，但是由于缺乏证据和解释，公众还是难以对新闻的真假做出判断。因此，如何为公众提供的有效的虚假新闻检测是一个亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种虚假新闻检测方法、装置、计算机存储介质以及电子设备，在准确查找到支持新闻为真实新闻的证据集合和支持新闻为虚假新闻的证据集合的基础上，通过新闻解释生成模型准确生成表明目标新闻为真实新闻的真实新闻解释文本以及表明目标新闻为虚假新闻的虚假新闻解释文本，继而再根据准确的真实新闻解释文本和准确的虚假新闻解释文本进行真伪检测，得到准确的目标真假检测结果和目标真假解释文本，因此，不仅保证了新闻的真假检测结果的准确性，同时也提供了针对真假检测结果的真假解释文本，达到了有效检测新闻真假性和提供新闻真假解释文本的效果。所述技术方案如下：
2、第一方面，本申请实施例提供了一种虚假新闻检测方法，所述方法包括：
3、获取目标新闻和所述目标新闻对应的至少一个报道句子，基于所述目标新闻和所述报道句子进行概率计算得到针对所述报道句子的第一得分和第二得分，所述第一得分为所述报道句子支持所述目标新闻为真实新闻的得分，所述第二得分为所述报道句子支持所述目标新闻为虚假新闻的得分；
4、基于所
5、基于所述目标新闻、所述第一证据集合以及所述第二证据集合采用新闻解释生成模型，生成所述目标新闻对应的真实新闻解释文本和虚假新闻解释文本；
6、基于所述目标新闻、所述真实新闻解释文本以及所述虚假新闻解释文本进行真伪检测处理，得到所述目标新闻对应的目标真假检测结果和目标真假解释文本。
7、第二方面，本申请实施例提供了一种虚假新闻检测装置，所述装置包括：
8、得分计算模块，用于获取目标新闻和所述目标新闻对应的至少一个报道句子，基于所述目标新闻和所述报道句子进行概率计算得到针对所述报道句子的第一得分和第二得分，所述第一得分为所述报道句子支持所述目标新闻为真实新闻的得分，所述第二得分为所述报道句子支持所述目标新闻为虚假新闻的得分；
9、证据筛选模块，用于基于所述第一得分对所述报道句子进行排序处理得到所述目标新闻对应的第一证据集合，基于所述第二得分对所述报道句子进行排序处理得到所述目标新闻对应的第二证据集合；
10、解释生成模块，用于基于所述目标新闻、所述第一证据集合以及所述第二证据集合采用新闻解释生成模型，生成所述目标新闻对应的真实新闻解释文本和虚假新闻解释文本；
11、结果检测模块，用于基于所述目标新闻、所述真实新闻解释文本以及所述虚假新闻解释文本进行真伪检测处理，得到所述目标新闻对应的目标真假检测结果和目标真假解释文本。
12、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
13、第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，可包括：存储器和处理器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述存储器加载并执行上述的方法步骤。
14、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
15、在本申请实施例中，获取目标新闻和目标新闻对应的至少一个报道句子，通过对目标新闻和报道句子进行概率计算，以得到报道句子支持目标新闻为真实新闻的第一得分和报道句子支持目标新闻为虚假新闻的第二得分，之后根据第一得分从报道句子中筛选得到目标新闻对应的第一证据集合，根据第二得分从报道句子中筛选得到目标新闻对应的第二证据集合，再根据目标新闻、第一证据集合、第二证据集合采用新闻解释生成模型，生成关于目标新闻的真实新闻解释文本和虚假新闻解释文本，最后再对目标新闻、真实新闻解释文本、虚假新闻解释文本进行真伪检测处理，也得到目标新闻最终的目标真假检测结果和目标真假解释文本。采用上述方法，在准确查找到支持新闻为真实新闻的证据集合和支持新闻为虚假新闻的证据集合的基础上，通过新闻解释生成模型准确生成表明目标新闻为真实新闻的真实新闻解释文本以及表明目标新闻为虚假新闻的虚假新闻解释文本，继而再根据准确的真实新闻解释文本和准确的虚假新闻解释文本进行真伪检测，得到准确的目标真假检测结果和目标真假解释文本，因此，不仅保证了新闻的真假检测结果的准确性，同时也提供了针对真假检测结果的真假解释文本，达到了有效检测新闻真假性和提供新闻真假解释文本的效果。
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1.一种虚假新闻检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标新闻和所述报道句子进行概率计算得到针对所述报道句子的第一得分和第二得分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义关系向量进行概率计算，得到针对所述报道句子的概率分布向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义关系向量进行概率计算，得到针对所述报道句子的概率分布向量之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本概率分布向量采用相对熵确定第一损失函数，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本概率分布向量采用三分类器确定第二损失函数，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一损失函数和所述第二损失函数计算目标损失函数，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标新闻、所述第一证据集合以及所述第二证据集合采用新闻解释生成模型，生成所述目标新闻对
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标新闻、所述真实新闻解释文本以及所述虚假新闻解释文本进行真伪检测处理，得到所述目标新闻对应的目标真假检测结果和目标真假解释文本，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第三概率计算式满足以下公式：
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标语义关系向量采用第三概率计算式进行计算，得到所述目标新闻对应的参考概率分布向量之前，还包括：
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述检测计算式满足以下公式：
13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标真假检测结果确定所述目标新闻对应的目标真假解释文本，包括：
14.一种虚假新闻检测装置，其特征在于，所述装置包括：
15.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～13任意一项的方法步骤。
16.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1～13任意一项的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种虚假新闻检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标新闻和所述报道句子进行概率计算得到针对所述报道句子的第一得分和第二得分，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义关系向量进行概率计算，得到针对所述报道句子的概率分布向量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义关系向量进行概率计算，得到针对所述报道句子的概率分布向量之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本概率分布向量采用相对熵确定第一损失函数，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本概率分布向量采用三分类器确定第二损失函数，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一损失函数和所述第二损失函数计算目标损失函数，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标新闻、所述第一证据集合以及所述第二证据集合采用新闻解释生成模型，生成所述目标新闻对应的真实新闻解释文本和虚假新闻解释文本，包括：
9.根...
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