程序聚合 软件案例 大模型实现多模态假新闻识别

大模型实现多模态假新闻识别

2025-07-01 10:42:53
行业:人工智能
载体:网站
技术:JavaScript、Python、PyTorch

业务背景

虚假新闻识别:通过AI技术自动检测新闻内容(文本/图片/视频)的真实性,输出严格二选一的结论:事实 或 谣言
多模态分析:同时处理文本、图片和视频内容:
文本分析:验证消息源可靠性、事实准确性、情感倾向性
图片分析:检测PS痕迹、EXIF元数据、图文一致性
视频分析:识别深度伪造、帧率异常、音画同步性
新闻媒体平台:自动审核用户生成内容(UGC)
社交媒体监管:识别网络谣言和虚假信息
政务舆情监控:快速验证热点事件真实性
内容审核团队:辅助人工审核提高效率

功能介绍

多模态内容分析:
支持文本、图片、视频(本地文件/URL/Base64)的混合输入
自动处理不同来源的媒体文件(ImageProcessor/VideoProcessor)
AI驱动的谣言检测:
使用通义千问(TyDetector)和智谱AI(ZpDetector)双引擎并行分析
按权重评估:消息源可靠性(30%) + 事实准确性(60%) + 情感倾向(10%)
智能证据收集:
自动调用博采API(SearchClient)进行网络证据检索
优先选择.gov/.edu权威来源,交叉验证商业信息


项目实现

健壮性设计:
熔断机制(@circuit)和指数退避重试(@retry)
智能缓存(SmartCache)减少重复API调用
OpenTelemetry分布式追踪
异步高性能:
全异步处理(asyncio)媒体加载和AI调用
并发执行多平台检测(DetectionOrchestrator)
配置热更新:
实时监控.env文件变更(ConfigWatcher)
动态重载配置无需重启服务








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