本项目基于 Stacking 多预训练模型堆叠的虚假新闻检测，通过集成 Bert、Ernie 和XLNet 三个预训练模型，构建 Stacking 集成模型，提升对虚假新闻的检测性能。
项目创新性地将多模型融合应用于虚假新闻检测，在训练和测试数据上取得了较好效果。这一研究对提升信息可信度、维护社会稳定、促进媒体发展等方面具有重要价值，并为数字经济的发展提供了坚实支持。