基于ETW-BERT模型的网购商品虚假评论识别

针对网购商品虚假评论识别问题,提出基于BERT双向预训练微调模型的假评识别方法。分析评论的文本、情感和时间特征,提出人工标注评论数据的12条规则,人工标注从京东网购平台爬取部分电子类产品的中文评论,获得5190条标注数据。对BERT的微调过程加入权重协方差对齐算法得到模型W-BERT,嵌入情感估值和时间特征得到模型ET-BERT,融合两者得到模型ETW-BERT。对上述标注数据集的实验表明,三个改进模型都取得了比BERT基础模型更好的效果。