摘要
在过去的几十年中，社交媒体的重要性显著提升，它使世界最偏远地区的人们也能保持联系。随着新冠疫情的持续蔓延，社交媒体的重要性前所未有地凸显，其使用范围也进一步扩大，与此同时，虚假新闻和误导性推文的传播也显著回升，亟需引起重视。本文介绍了我们参与“CONSTRAINT COVID19 英文虚假新闻检测挑战赛”所开发的虚假新闻检测系统，该系统能够自动识别与新冠疫情相关的推文是“真实”还是“虚假”。我们采用了一种基于预训练模型的集成学习方法，在排行榜上取得了综合第八名的成绩，F1分数达到0.9831，接近最高分0.9869。在竞赛结束后，我们通过引入一种基于用户名标识（username handles）和推文链接域名（link domains）的新型启发式算法，对系统进行了显著优化，F1分数提升至0.9883，达到了该数据集上的最先进水平。