在这项工作中，提出了两种机器学习方法的整合，即适应和可解释的AI，以解决这两个广义检测和解释性的问题。首先，域名对抗神经网络（DANN）在多个社交媒体平台上开发了广义的错误信息检测器，DANN用于为具有相关但看不见的数据的测试域生成分类结果。基于DANN的模型是一种传统的黑盒模型，无法证明其结果合理，即目标域的标签。因此，应用了可解释的局部模型 - 反应解释（LIME）可解释的AI模型来解释DANN模式的结果。为了证明这两种方法及其进行有效解释的广义检测的整合，Covid-19的错误信息被认为是案例研究。我们尝试了两个数据集，分别是CoAid和Misovac，并比较了有或没有DANN实施的结果。 Dann显着提高了精度测量F1分类评分，并提高了准确性和AUC性能。获得的结果表明，所提出的框架在域移动的情况下表现良好，可以学习域名特征，同时使用石灰实现解释目标标签，从而实现可信赖的信息处理和提取，从而有效地打击错误信息。
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