تضع الكشف عن الشائعات على وسائل التواصل الاجتماعي نماذج لغة مدربة مسبقا (LMS)، مثل Bert، والميزات المساعدة، مثل التعليقات، قيد الاستخدام. ومع ذلك، من ناحية، فإن مجموعات بيانات الكشف عن الشائعات في الشركات الصينية مع تعليقات نادرة؛ من ناحية أخرى، فإن التفاعل المكثف من الاهتمام على النماذج القائمة على المحولات مثل بيرت قد يعيق تحسين الأداء. لتخفيف هذه المشاكل، نبني مجموعة بيانات جديدة من المدونات الصغيرة الصينية تسمى Weibo20 من خلال جمع الوظائف والتعليقات المرتبطة بها من سينا ويبو واقترح فرقة جديدة تسمى Stanker (Bracking Network بناء على الانتباه ملثمين). تتبنى Stanker نماذج برت ملثمين من اهتمامات اثنين من المحبوسين على مستوى تشفير قاعدة. على عكس الخطابة الأصلية، يتخذ نموذج LGAM-Bert الجديد الخاص بنا تعليقات كملفات مساعدة مهمة ويعتد على الانتباه بين الوظائف والتعليقات على الطبقات المنخفضة. أظهرت التجارب على Weibo20 وثلاث مجموعات بيانات وسائل التواصل الاجتماعي الحالية أن الستائر تفوقت على جميع النماذج المقارنة، وخاصة ضرب الدولة القديمة في مجموعة بيانات Weibo.