基于文本和用户信息的在线评论质量检测

随着互联网的迅速发展,越来越多的用户评论出现在社交网站上。面对迅速增长的评论数据,如何为阅读评论的消费者提供准确、真实的高质量评论就显得尤为重要。评论质量检测旨在判断在线评论的质量,在传统的研究中,文本信息通常独立地被用于预测评论质量。但是在社交媒体上,每个文本之间不是独立的,而是可以通过发表文本的作者与其他文本相关联,即同一个用户或相近的用户发表的评论质量具有一定的相似性。因此,为了更好的构建文本的表示和研究文本之间基于用户的关联,该文基于神经网络模型分别构建用户和文本的表示,同时,为了放大用户信息的作用,我们进一步将基于注意力机制的用户信息融合到文本中,从而提高文本评论质量检测的效果。在Yelp 2013数据集上进行实验的结果表明,该模型能有效地提高在线评论质量检测的性能。

Neural Review Quality Prediction via Textual and User Information

With the rapid development of the Internet, more and more user comments appear on social networking sites. Review quality prediction aims to judge the quality of online reviews. To better build the representation of the text and study the user-based association between the text, this paper proposes a review quality prediction method of constructing the user and text representations based on neural network model. To properly emphasize the role of user information, we further integrate user information based on attention mechanism into the text to improve the effect of review quality prediction. Experiments on Yelp 2013 dataset show that our model can effectively improve the performance of online review quality detection.