近来，从人工智能范畴世界尖端会议AAAI 2021（CCF A）传来喜讯，西安交通大学电信学部软件学院吴连伟博士的两篇针对虚伪信息检测的最新论文悉数被选用，这也是软件学院“西安市社会智能与杂乱数据处理要点实验室”饶元团队的研讨成果继EMNLP2019、ECAI2019、ACL2020、IJCAI2020之后，再次被世界尖端会议所选用。这一系列重要研讨发展，标明该团队在虚伪信息检测范畴现已走在国内及世界研讨的前列。

　　近年来，以互联网为代表的新媒体获得了迅速发展与广泛遍及，以用户生成内容为独有特征的交际媒体现已成为网络信息发布、传达、同享及消费的首要途径。因为信息生成传达的低成本与即时监管的缺失，交际媒体相同变成了包含恶作剧、谣言及假新闻等在内的虚伪信息的众多之地。《科学》研讨标明交际媒体中假新闻简直占了一切新闻消费的6%。更重要的是，某些国家使用交际媒体扩大假新闻凸显言论战和信息战新趋势。因而，怎么在网络环境下有用快速识别出假新闻，以保证网络中传达信息的真实性，已成为当时交际媒体剖析范畴亟需处理的重要问题。

　　针对上述问题，论文“根据依据推理网络的可解释性现实核对办法研讨”（Evidence Inference Networks for Interpretable Claim Verification），提出了一种根据依据揣度网络的虚伪新闻可解释性检测办法（EVIN），其细粒度地聚集待检测新闻的虚伪中心语义片段，从相关文章中探究可解释的依据，然后提高虚伪新闻检测的可解释性，该论文提出的EVIN模型的架构图如图所示。

　　别的，论文“一种根据遍及认知和个别认知双视角的可解释性现实核对办法研讨”（A Unified Dual-view Model Based on Collective and Individual Cognition for Interpretable Claim Verification），则从一个全新的视角提出了一种根据遍及认知与个别认知双视图的虚伪新闻可解释性检测办法（UICD），其从遍及认知视角来探究相关文章中的大局自洽的依据，从个别认知视角发掘相关文章中要害依据片段，凭借一致性丢失对两种依据特征进行束缚，然后捕获公共可用的依据来进行可解释性虚伪新闻检测。该论文提出的UICD模型的架构图如图所示。

　　这两篇文章分别从检测进程以及检测成果两个视角提出了两种新颖的模型处理了虚伪新闻检测的可解释性问题。现在，饶元树立的“西安市社会智能与杂乱数据处理要点实验室”首要致力于研讨社会智能与杂乱数据处理范畴的问题，包含信息的检测、传达与生成等相关范畴的前沿问题研讨，涉及到的研讨方向包含文本数据发掘、自然语言处理、机器学习以及社会网络剖析等相关范畴的常识根底，成为了软件学院社会智能范畴高端人才的重要培育基地。

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