影评的历史可信度及其在弱监督分类中的应用
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2022-05-27 v2
摘要
在本研究中，我们处理判断影评可信度的问题。该问题具有挑战性，因为即使是专家也无法清晰且高效地判断一条影评的可信度，且影评数量非常庞大。为应对此问题，我们提出历史可信度，基于每位评论者过往的评分与文本评论来判断评论的可信度。为此，我们提出三类标准，可明确将评论分类为可信或不可信。我们通过大量分析验证了所提历史可信度的有效性。具体而言，我们从三个视角表明可信与不可信评论之间的特征具有显著区分性：1) 分布，2) 统计，3) 相关性。随后，我们将历史可信度应用于一个弱监督模型，以将给定评论分类为可信或不可信。首先，我们表明该方法极为高效，因为整个数据集依据预定义标准进行了标注。实际上，仅用 0.093 秒即可标注 6,400 条影评，在使用 LSTM 和 SVM 作为学习模型时，这仅占全部学习时间的 0.55%~1.88%。其次，我们表明基于历史可信度的分类模型明显优于基于文本评论的分类模型。具体而言，前者的分类准确率比后者高出至多 11.7%~13.4%。此外，我们明确确认随着数据量增大，我们的分类模型展现出更高的准确率。
引用
@article{arxiv.2010.05025,
title = {Historical Credibility for Movie Reviews and Its Application to Weakly Supervised Classification},
author = {Min-Seon Kim and Bo-Young Lim and Han-Sub Shin and Hyuk-Yoon Kwon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05025},
year = {2022}
}