DeepResearch 可以通过使用机器学习和数据分析自动验证新闻文章中的声明来增强事实核查。它可以处理大量文本来识别断言，将其与可信数据库进行交叉引用，并标记不一致之处。例如，诸如“上季度失业率下降了 2%”之类的声明可以通过将其与政府劳工统计数据或学术研究进行比较来验证。这减少了手动工作量，并加快了对错误信息的检测，尤其是在突发新闻等时间敏感的场景中。
一个关键的技术应用是自然语言处理 (NLP) 来解析文章和提取事实声明。像 BERT 或 GPT 这样的模型可以识别实体（人、组织）和断言（统计数据、事件），并将它们映射到结构化数据集。例如，如果一篇文章声明“X 国在可再生能源方面处于领先地位”，DeepResearch 可以查询能源生产数据库以确认排名。开发人员可以集成来自事实核查平台的 API，或者使用 spaCy（用于实体识别）和 Elasticsearch（用于查询验证数据源）等工具构建自定义管道。这需要在特定领域的语料库上训练模型以提高准确性。
然而，挑战包括处理模棱两可的声明和避免偏见。例如，一篇文章可能会引用“研究”但未指明来源，这使得验证变得困难。开发人员必须设计系统来优先考虑高可信度的匹配项并标记低质量的来源。此外，确保透明度——例如向用户展示如何验证声明——至关重要。像事实核查浏览器扩展程序这样的工具可以使用 DeepResearch 实时突出显示不受支持的声明，并提供引文或警告。这种方法平衡了自动化与人工监督，从而实现可扩展的、可靠的验证。