Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình mới, Mạng lưới Tăng cường Kiến thức và Định hướng Cảm xúc (KEN), sử dụng cả thông tin hình ảnh và văn bản để giải quyết vấn đề tin giả trên mạng xã hội. Để khắc phục tình trạng thiếu ngữ nghĩa hình ảnh và khó khăn trong việc xác định độ tin cậy do thông tin văn bản hạn chế trong các nghiên cứu trước đây, chúng tôi sử dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để tạo chú thích hình ảnh và tăng cường thông tin văn bản. Ngoài ra, chúng tôi áp dụng phương pháp học cân bằng để cải thiện độ chính xác của tin tức với các loại cảm xúc khác nhau thông qua phương pháp phân biệt theo loại cảm xúc của tin tức. Tính ưu việt của mô hình KEN được khẳng định thông qua các thử nghiệm sử dụng tập dữ liệu thực.
