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此扩展程序使用语言模型预测社交媒体帖子是否包含虚假信息，并使用五种类别…… 此扩展程序使用语言模型预测社交媒体帖子是否包含虚假信息，并使用五种类别标记帖子： 抹黑、意识形态宣传、虚假媒体、虚假佐证和政府宣传。如果帖子被分类为正例，其下方会出现突出显示相应类别的标签。 为了预测帖子的标签，该应用使用了针对格鲁吉亚语微调的 ELECTRA 模型。模型本身是开源的，地址为 https://huggingface.co/jnz/electra-ka-fake-news-tagging 为了微调模型，开发者从在格鲁吉亚运营的事实核查机构收集了 15 000 条正例帖子和 92 000 条负例帖子，其中包括： https://disinfoobserver.ge https://mythdetector.ge 为了提升模型预测效果，此扩展程序可以收集用户反馈，并利用收集到的内容重新训练模型。 扩展程序和 API 的代码均为开源，分别位于以下代码库： Chrome 扩展程序：https://github.com/purify-app/google-chrome-extention API：https://github.com/purify-app/gae-api 该应用是在由 Digital Communication Network、Myth Detector、ForSet 和 Media Development Foundation 组织的 Hacking the Fake News 黑客松期间开发的。