自然语言处理 (NLP) 可以通过自动化事实核查、检测文本中的可疑模式以及标记内容以供人工审核来对抗虚假信息。 这些方法依赖于分析语言特征，将声明与可信来源进行比较，并识别不一致或操纵性的语言。 开发人员可以构建系统来扩展这些流程，以高效地处理大量数据。
一种应用是自动化事实核查。 NLP 模型可以从文本（例如，社交媒体帖子或文章）中提取声明，并将其与 Snopes 或 Wikidata 等经过验证的数据库进行交叉引用。 例如，系统可能会对照医学研究存储库检查“COVID-19 疫苗包含微芯片”的说法，以确认其准确性。 命名实体识别 (NER) 和语义相似性算法（例如，Sentence-BERT）等工具可以帮助将声明映射到相关来源。 Full Fact 和 ClaimBuster 等平台使用此类技术来优先处理人工事实核查员的声明，通过过滤低可信度的内容来减少他们的工作量。
另一种方法涉及检测虚假信息的语言标记。 假新闻通常使用夸张的语言（“100% 证明！”）、情绪触发器或不一致的叙述。 开发人员可以使用 LIAR 或 FakeNewsNet 等数据集训练分类器，这些数据集将文章标记为真或假。 情感分析、TF-IDF 词权重和句法模式（例如，过度使用感叹号）等特征有助于识别可疑内容。 例如，模型可能会根据其夸张的语气和缺乏可信来源，标记一条声明“外星人导致地震！！！”的推文以供审核。 spaCy 或 Hugging Face Transformers 等开源库提供了预训练模型，可以简化此分析。
最后，NLP 可以实时监控虚假信息的传播。 社交媒体平台使用关键词检测和主题建模（例如，LDA）来跟踪流行的虚假叙述。 例如，在选举期间，系统可以标记重复未经核实的投票欺诈声明的帖子集群。 谷歌 Perspective API 等 API 或使用 GPT-4 的自定义解决方案可以评估内容的毒性或合理性。 开发人员还可以实施基于图的技术来绘制虚假信息如何在网络中传播的地图，识别有影响力的帐户或类似机器人的行为。 通过结合这些方法，组织可以部署可扩展的防御措施，同时保持透明度——例如，在有争议的推文上向用户显示类似 Twitter 的“获取事实”提示等上下文警告。