一個基於人工智慧自然語言處理的自動謠言偵測的整合模型，結合了可解釋性謠言偵測與傳播者同質性與對話結構的深度學習整合模型。整合系統提升了現階段謊言偵測的精確度，超過其他同時期的SOTA模型, 也讓訊息科技的假資訊偵測能力更具解釋性。

我們建構的系統使用的模型大破了傳統用詞向量的堆疊來獲取句向量的限制性，創新的集合了多任務模型的思維，提高了精確度減少了訓練時間。我們的模型也是首次把謠言與回帖資訊建構成一個拓樸結構來進行分析的模型，同时我們還是第一個提出使用同質性的謠言偵測模型。並也是第一個具有證據解釋的自動謠言偵測系統。

我們的自動謠言偵測系統可以依託於社交媒體平臺（推特或微博，微信與臉書等）與事實查核中心，以接口的形式直接作用與社交媒體平臺中的數據，對社群媒體中不斷更新的文本數據流進行即時的謠言偵測。可以及時遏制謠言的傳播，並達到輔助事實查核中心加速驗證的效率，以達快速遏止假資訊的傳播。

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