1.一种假新闻检测方法，应用于电子装置中，其特征在于，所述方法包括：构建事实新闻的知识图谱；

根据用户通过终端设备输入的对所述知识图谱的更改信息，发布所述更改信息是否通过的投票页面；

当所述更改信息基于其他用户在所述投票页面的投票而通过时，根据所述更改信息对所述知识图谱进行更新；

根据输入的待检测的新闻文本生成新闻文本的摘要；

识别所述新闻文本摘要中的实体及实体之间的关联关系；及将识别到的实体及实体之间的关联关系与知识图谱中的事实新闻进行比对，确定待检测的新闻文本与知识图谱中的事实新闻之间的相似度；及当待检测的新闻文本与知识图谱中的事实新闻之间的相似度小于或等于第一预设值时，判定所述待检测的新闻文本中的新闻为假新闻。

2.如权利要求1所述的假新闻检测方法，其特征在于，所述方法还包括：当待检测的新闻文本与知识图谱中的事实新闻之间的相似度大于或等于第二预设值时，判定所述待检测的新闻文本中的新闻为事实新闻。

3.如权利要求1所述的假新闻检测方法，其特征在于，步骤“构建事实新闻的知识图谱”具体包括：接收用户通过终端设备输入的与实时新闻相关的信息；及将所述与实时新闻相关的信息填充至预设的知识图谱框架以生成事实新闻的知识图谱。

4.如权利要求1所述的假新闻检测方法，其特征在于，步骤“根据用户通过终端设备输入的对所述知识图谱的更改信息，发布所述更改信息是否通过的投票页面”具体包括：接收用户通过终端设备输入的对所述知识图谱的更改信息；

发布所述更改信息是否通过的投票页面，其中，所述投票页面包括赞成选项与反对选项；

统计所述投票页面的投票结果以确定赞成票与反对票之间的比例；及当所述投票结果中赞成票与反对票之间的比例大于预设比例值时，确定所述更改信息通过。

5.如权利要求1所述的假新闻检测方法，其特征在于，所述新闻文本的摘要至少包括标题、来源及正文，步骤“根据输入的待检测的新闻文本生成新闻文本的摘要”具体包括：采用提取式算法或摘要式算法对输入的待检测新闻文本进行处理以生成所述新闻文本的摘要。

6.如权利要求1所述的假新闻检测方法，其特征在于，步骤“识别所述新闻文本摘要中的实体及实体之间的关联关系”具体包括：对所述新闻文本摘要中的语句进行分词与词性标注，采用深度学习模型识别出语句中的多个实体。

7.如权利要求6所述的假新闻检测方法，其特征在于，步骤“识别所述新闻文本摘要中的实体及实体之间的关联关系”还包括：生成所述新闻文本摘要中语句的句法分析树；

根据生成的句法分析树获取语句的词法信息、句法信息及语义信息；及根据语句的词法信息、句法信息及语义信息提取出所述多个实体之间的关联关系。

8.如权利要求1所述的假新闻检测方法，其特征在于，所述知识图谱包含多个实体及多个实体之间的关联关系，步骤“将识别到的实体及实体之间的关联关系与知识图谱中的事实新闻进行比对”具体包括：将识别到的所述新闻文本摘要中的实体及实体之间的关联关系与所述知识图谱中的实体及实体之间的关联关系分别进行比对。

9.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括：处理器；以及

存储器，所述存储器中存储有多个程序模块，所述多个程序模块由所述处理器加载并执行如权利要求1-8中任意一项所述的假新闻检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有至少一条计算机指令，其特征在于，所述指令由处理器并加载执行如权利要求1-8中任意一项所述的假新闻检测方法。