연구진은 불완전한 전파 데이터 문제를 해결하기 위해, 대규모 언어 모델을 활용해 가짜 뉴스 전파 데이터를 생성하고 융합하는 InfoPDF 프레임워크를 제안했습니다.
InfoPDF는 각 속성에 맞는 합성 전파 데이터를 생성하고, 실제 전파 데이터와 신뢰도 기반의 적응적 융합을 통해 효과적인 표현을 학습합니다.
세 개의 실제 데이터셋 실험 결과, InfoPDF는 다양한 가짜 뉴스 탐지 작업에서 우수한 성능을 보였으며, 속성 수준의 신뢰도를 추정하고 차별적인 전파 표현을 학습하는 것을 확인했습니다.