基于情感极性与SMOTE过采样的虚假评论识别方法*

为了有效识别商品虚假评论,提出一种基于情感极性与SMOTE过采样的虚假评论识别方法。首先,根据在线虚假评论的特点,构建一个多维虚假评论特征模型。其次,在情感极性算法中增加了情感极性均值和情感极性标准差等统计指标来全面刻画虚假评论。最后,针对虚假评论中的类不平衡问题,使用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而提高虚假评论识别效果。基于大众点评网的真实评论数据进行了多组实验,实验结果表明该方法在正负样本不平衡的虚假评论数据集中具有更高的准确率、召回率及F值。综合考虑情感极性和正负样本不平衡等因素可帮助电商平台有效过滤虚假评论,为消费者提供更加真实可靠的评论数据。     

基于HDXG算法的虚假评论识别方法

为了提高商品虚假评论的识别效果,提出了一种基于习惯偏差与xgboost算法的虚假评论识别方法。首先,通过提出新的算法来计算情感极性,同时在位置因素的基础上加入本地化情感词,从而提高评论文本情感极性计算的精准度。然后,提出新的用户习惯偏差指标和商家异常波动区间值并将其与几维重要特征融合在一起,进而得到一个关于评论-评论者-商户三者特征的新模型。最后,再与xgboost算法进行结合完成虚假评论的检测。实验结果证明,其能更有效识别虚假的评论信息,为消费者提供更加安全有价值的参考信息。     

基于语言结构和情感极性的虚假评论识别

随着电子商务的发展,识别网络中的虚假评论意义重大。传统的启发式策略或全监督学习算法不能有效地解决该问题。虚假评论与真实评论在语言结构和情感极性上存在差异,提出基于遗传算法对语言结构及情感极性特征进行优化选择,并利用选取的特征结合无监督硬、软聚类算法对虚假评论进行识别。实验结果验证了所提算法的有效性。     

基于虚假评论识别的微博评论情感分析的研究与应用

微博作为时下热门的社交网络平台,针对其所产生的评论文本进行情感分析已经成为人工智能领域的一个研究热点。考虑到虚假评论会降低情感分析的准确度,从评论用户的状态和行为出发,提出一种基于用户状态与行为的可信度评价体系,用于提取虚假评论特征。结合该特征与PU(Positive and unlabeled)学习算法进行虚假评论识别;运用SVM分类器和随机梯度下降回归模型对去除虚假评论的文本进行主观句分类与情感分析。实验表明,进行虚假评论识别后的情感分析准确率、召回率分别达到0.88和0.89,比传统方法具有更高的分析效能。     

基于主题与情感联合预训练的虚假评论检测方法

商品评论信息是用户线上决策的重要依据,但在利益的驱使下商家往往会通过雇佣专业的写手撰写大量虚假评论的方式来误导用户,进而达到包装自己或诋毁竞争对手的 目的.这种现象会造成不正当的商业竞争和极差的用户体验.针对这一现象,我们通过情感预训练的方法对现有的虚假评论识别模型进行了改进,并提出了一种能够同时整合评论语义和情感信息的联合预训练学习方法.鉴于预训练模型强大的语义表示能力,在联合学习框架中采用了 2种预训练模型编码器分别用于抽取评论的语义和情感上下文特征,并通过联合训练的方法整合2种特征,最后使用Center Loss损失函数对模型进行优化.在多个公开数据集和多个不同任务上进行了验证实验,实验表明提出的联合模型在虚假评论检测与情感极性分析任务上都取得了 目前最好的效果且具有更强的泛化能力.     

基于评论图的虚假产品评论人的检测

由于网络产品评论信息可以极大地影响产品的销售,因此很多产品评论人故意捧抬或诋毁特定产品来达到其目的。Wang G等人利用评论图中店铺、评论、评论人之间的相互关系,通过迭代计算得出评论、评论人和店铺的信誉度,从而发现虚假评论人。针对网络中无店铺的购物环境,提出了用产品替代店铺的新评论图结构,设计了一种逐步淘汰评论人及其评论的ICE算法,它极大地提高了迭代收敛速度。同时通过改进评论、评论人和产品的评分函数,进一步提高了基于评论图方法检测虚假评论人的准确度。实验表明,ICE算法不但收敛速度更快,而且具有更高的准确度。     

基于文本分析的虚假评论检测研究综述

消费者购买商品后发表的商品评论中包含了对商品的正向或负向评价。一些贪心商家通过发表虚假评论来美化自己的商品或诋毁竞争对手的商品从而获得非正当利益，因此需要识别虚假商品评论。商品评论的文本内容是最容易获取的分析数据，因此对基于文本内容的虚假商品评论检测领域相关研究进行分析，主要分为传统机器学习方法和深度学习方法。     

基于情感特征和用户关系的虚假评论者的识别

随着电子商务的迅速发展,人们越来越亲睐于网上购物。在网上购物之前,消费者往往会参考该产品相关的评价以决定是否购买。因此虚假评论者的识别具有非常重要的意义。基于虚假评论者和真实评论者在情感极性上存在的差异,在特征建模过程中增加了评论文本的情感特征,并结合用户之间对于特定商品之间的关系,创建了一个多边图的模型并提出了一种识别虚假评论者的方法。实验结果验证了该算法的有效性。     

虚假评论检测技术综述

随着互联网的发展,用户倾向于在购物、旅游、用餐之前参考线上评论.之后,他们也会发表评论来表达自身意见.线上评论越来越具有价值.评论对用户决策的重要导向作用催生了虚假评论.虚假评论,指用户由于利益、个人偏见等因素发布的不符合产品真实特性的评论.这些虚假评论语言上模仿真实评论,消费者很难识别出来.国内外学者综合运用自然语言处理技术来研究虚假评论检测问题.从特征工程的角度分析,虚假评论检测方法可以分为三类：基于语言特征和行为特征的方法、基于图结构的方法、基于表示学习的方法.主要描述了检测的一般流程,归纳了三类研究方法常用的特征,比较了方法的优缺点,并且介绍了研究常用的数据集.最后探讨了未来研究方向.     

基于用户和产品表示的情感分析和评论质量检测联合模型

情感分析旨在判断文本的情感倾向,而评论质量检测旨在判断评论的质量.情感分析和评论质量检测是情感分析中两个关键的任务,这两个任务受多种因素的影响而密切相关,同一个产品的情感倾向具有相似的情感极性;同时,同一个用户发表的评论质量也具有一定的相似性.因此,为了更好地研究情感分类和评论质量检测任务的相关性以及用户信息和产品信息分别对情感分类和评论质量检测的影响,提出了一个情感分析和评论质量检测联合模型.首先,使用深度学习方法学习评论的文本信息作为联系两个任务的基础;然后,将用户评论及产品评论作为用户的表示和产品的表示;在此基础上,采用用户注意力机制对用户的表示进行编码,采用产品注意力机制对产品的表示进行编码;最后,将用户表示和产品表示结合起来进行情感分析和评论质量检测.通过在Yelp2013和Yelp2015数据集上的实验结果表明,该模型与现有的神经网络模型相比,能够有效地提高情感分析和在线评论质量检测的性能.     

基于GCN的虚假评论检测方法

服务类网站的用户评价是消费者选择的重要参考,受商业利益的驱使,点评网站上充斥着大量不符合产品真实特性的评论,虚假评论的检测与治理,对于监督网站运营,净化网络环境具有重要的意义.为了提升虚假评论的检测结果,在基于词和文档构建的图神经网络进行文本分类的基础上,提出基于融合语义相似度的图卷积网络(sematic-graph ...     

基于多模双线性池化方法的虚假新闻检测模型

社交媒体的兴起促进了新闻行业的发展,使虚假新闻的传播也变得更为便利,然而多样化的新闻表现形式带来了很多负面影响,比如新闻内容夸大事实、恶意篡改新闻文本或图像内容、构造虚假新闻事实引起社会舆论,这促使了虚假新闻检测工作成为新闻领域新的挑战。为了应对虚假新闻检测工作的研究,将新闻文本与图像信息结合起来,通过多模双线性池化方法,改变传统特征融合方法,构建出基于新特征融合方法的虚假新闻检测模型,并且采用虚假新闻检测领域标准数据集验证模型的性能,实验结果表明,文本与图像的融合特征表现在虚假新闻检测领域不可替代,且所提方法能够有效提升虚假新闻检测性能。     

基于垂直集成Tri-training的虚假评论检测模型

针对虚假评论会误导用户的偏向并使其利益遭受损失以及大规模人工标注评论的代价过高等问题,通过利用以往迭代过程中生成的分类模型来提高检测的准确性,提出一种基于垂直集成的Tri-training（VETT）的虚假评论检测模型。该模型在评论文本特征的基础上结合用户行为特征作为特征进行提取。在VETT算法中,迭代过程被分成组内垂直集成和组间水平集成两部分：组内集成是利用分类器以往的迭代模型集成为一个原始分类器,而组间集成是利用3个原始分类器通过传统过程训练得到这一轮迭代后的二代分类器,以此来提高标签标记的准确率。对比Co-training、Tri-training、基于AUC优化的PU学习（PU-AUC）和基于垂直集成的Co-training（VECT）等算法,VETT算法的F1值分别最大提高了6.5、5.08、4.27和4.23个百分点。实验结果表明VETT算法有较好的分类性能。     

虚假评论识别研究综述

Web 2.0时代,消费者在在线购物、学习和娱乐时越来越多地依赖在线评论信息,而虚假的评论会误导消费者的决策,影响商家的真实信用,因此有效识别虚假评论具有重要意义.文中首先对虚假评论的范围进行了界定,并从虚假评论识别、形成动机、对消费者的影响以及治理策略4个方面归纳了虚假评论的研究内容,给出了虚假评论研究框架和一般识别...     

基于Markov逻辑网的虚假评论识别方法

为解决虚假评论识别的问题,该文提出一种基于Markov逻辑网的虚假评论识别方法。首先,对虚假评论内容和评论者行为的特点进行分析,选取评论内容特征和评论者行为特征;然后,根据特征定义一阶逻辑谓词和逻辑公式,并介绍了权重学习和推理的过程;最后,进行了对比实验,结果表明该方法的虚假评论识别取得了较好的效果。
     

基于词向量与句法树的中文句子情感分析

随着互联网的快速发展,网络中充斥着海量主观性文本,如何对这些主观性语句进行情感倾向性判断是文本情感分析的关键。本文提出一种基于词向量和句法树的中文句子情感分析方法。针对目前大量网络新词的使用所带来的问题,以已有标注的情感词典为基础,采用词向量的方法判断词语之间的语义相似度,从而得到未知词语的情感极性。针对情感极性转移现象,定义相应的情感判断规则。在此基础上,利用句子的句法树结构,对句子进行情感倾向性分析。实验证明,该方法在一定程度上解决了网络新词的问题,有效提高了句子情感分析的准确率和召回率,且具有领域适用性。     

基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测

现有的大多数虚假新闻检测方法将视觉和文本特征串联拼接,导致模态信息冗余并且忽略了不同模态信息之间的相关性。为了解决上述问题,提出一种基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测算法。首先,该算法将多模态特征提取器捕捉的文本和视觉特征利用矩阵分解双线性池化方法进行有效融合,然后与虚假新闻检测器合作鉴别虚假新闻;此外,在训练阶段加入了事件分类器来预测事件标签并去除事件相关的依赖。在Twitter和微博两个多模态谣言数据集上进行了对比实验,证明了该算法的有效性。实验结果表明提出的模型能够有效地融合多模态数据,缩小模态间的异质性差异,从而提高虚假新闻检测的准确性。     

基于时域波形的半监督端到端虚假语音检测方法

现代语音合成和音色转换系统产生的虚假语音对自动说话人识别系统构成了严重威胁。大多数现有的虚假语音检测系统对在训练中已知的攻击类型表现良好,但对实际应用中的未知攻击类型检测效果显著降低。因此,结合最近提出的双路径Res2Net(DP-Res2Net),提出一种基于时域波形的半监督端到端虚假语音检测方法。首先,为了解决训练数据集和测试数据集两者数据分布差异较大的问题,采用半监督学习进行领域迁移;然后,对于特征工程,直接将时域采样点输入DP-Res2Net中,增加局部的多尺度信息,并充分利用音频片段之间的依赖性;最后,输入特征经过浅层卷积模块、特征融合模块、全局平均池化模块得到嵌入张量,用来判别自然语音与虚假伪造语音。在公开可用的ASVspoof 2021 Speech Deep Fake评估集和VCC数据集上评估了所提出方法的性能,实验结果表明它的等错误率（EER）为19.97%,与官方最优基线系统相比降低了10.8%。基于时域波形的半监督端到端检测虚假语音检测方法面对未知攻击时是有效的,且具有更高的泛化能力。