虚假还是真实？用于虚假评论检测的上下文化文本表示
计算与语言
2021-12-30 v1 人工智能
摘要
在线评论对任何产品或服务的客户购买决策都有显著影响。然而，虚假评论会误导消费者和企业。已有若干模型采用机器学习方法来检测虚假评论。其中许多模型存在局限性，导致区分虚假与真实评论的准确率较低。这些模型仅关注语言特征来检测虚假评论，未能捕捉评论的语义含义。为此，本文提出一种新集成模型，采用 transformer 架构发现虚假评论序列中的隐藏模式并精确检测。所提方法结合三个 transformer 模型，以改进虚假与真实行为画像及建模的鲁棒性，从而检测虚假评论。使用半真实基准数据集的实验结果表明，所提模型优于最先进的模型。
引用
@article{arxiv.2112.14343,
title = {Fake or Genuine? Contextualised Text Representation for Fake Review Detection},
author = {Rami Mohawesh and Shuxiang Xu and Matthew Springer and Muna Al-Hawawreh and Sumbal Maqsood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.14343},
year = {2021}
}