基于知识图谱的AIGC媒体内容真实性评测方法
设计并实现基于知识图谱的AIGC媒体内容真实性评测框架，在测试集上达到80%的识别准确率。
项目背景
在AIGC深度参与媒体生产的背景下，生成内容中的“幻觉”问题对新闻真实性带来了挑战。本项目旨在设计一套系统化评测框架，用于评估AIGC媒体内容的真实性。
解决方案
构建基于知识图谱推理的验证逻辑，设计媒体内容真实性评测流程与指标体系，并与新华社、解放日报、浙江清华长三角研究院进行多轮技术研讨。
项目成果
上海市教委人工智能促进科研范式改革赋能学科跃升计划专项重点项目：大语言模型性能评测数据集开发与应用研究（YKYKY-2025-ZX-0001）；测试集准确率达到80%，获“挑战杯”一等奖与2025年上海市计算机应用能力大赛三等奖。
项目图片 📸
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