RumourDetectClass：基于 RoBERTa 的自动文本谣言检测工具​​​​项目概要：​​RumourDetectClass 是一个专为识别社交媒体和网络文本中潜在谣言而设计的实用工具类。其核心采用由 Cardiff University NLP 团队开发的预训练语言模型 cardiffnlp/twitter-roberta-base（RoBERTa 架构），该模型在海量推特数据上进行预训练，并针对谣言检测任务进行了特定优化，具备优秀的上下文理解和语义特征捕捉能力。​​核心功能：​​该工具类提供了一个简洁有效的文本分类接口（classify.py）。用户只需按照项目文档指引，向该接口传入待检测的文本字符串 [text]，工具即可利用预训练模型进行深层语义分析。输出结果为简明易读的整数值 [int]：通常 0 代表“非谣言”（真实或常规信息），1 代表“疑似谣言”（需要进一步核查）。​​核心优势与特点：​​​​先进模型基础：​​ 直接利用 Twitter 领域顶尖的预训练模型 twitter-roberta-base，起点高、泛化能力强。​​开箱即用：​​ 只需简单调用（classify.py），无需用户深入了解模型细节即可获得初步判断。​​高效简洁：​​ 输入输出格式 (文本 -> 整数) 极其清晰，便于集成到其他自动化流程或应用程序中。​​针对性优化：​​ 模型底层特别针对推特（即类似社交媒体）文本风格和谣言检测任务进行了训练，相较于通用模型更具优势。​​使用场景：​​本工具非常适合需要快速筛检社交媒体信息流、用户评论、新闻片段或在线讨论，以初步标识高风险谣言的平台开发者、内容审核人员或信息研究分析人员，作为信息真实性辅助判断的第一步。