Trong bối cảnh ngày càng gia tăng về thông tin giả mạo trên các nền tảng mạng xã hội, việc xác định chính xác những nội dung không đúng sự thật trở thành vấn đề cấp thiết. Đề tài này nghiên cứu và phát triển một mô hình học lai giữa Convolutional Neural Network (CNN) và Long Short-Term Memory (LSTM), nhằm mục tiêu xây dựng hệ thống phân loại tin giả hiệu quả với độ chính xác cao. Qua quá trình thực nghiệm, mô hình được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn từ mạng xã hội, đánh giá kết quả dự đoán thông qua các мет里克，以确保模型在不同数据集上的一致性。此外，您也可以考虑使用其他类型的注意力机制或融合多个注意力模块来增强模型性能。