論文の概要: Attention-based Bidirectional LSTM for Deceptive Opinion Spam Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14789v1
• Date: Wed, 29 Dec 2021 19:02:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 14:27:06.285341
• Title: Attention-based Bidirectional LSTM for Deceptive Opinion Spam Classification
• Title（参考訳）: セプティブ・オピニオン・スパム分類のための注意に基づく双方向lstm
• Authors: Ashish Salunkhe
• Abstract要約: 不正なレビューは様々なオンラインレビュープラットフォームに意図的に投稿され、顧客が商品やレストランを購入したり、訪ねたり、気を散らすのを手伝う。 この研究は、レビューを偽りまたは真偽として検出し分類することを目的としている。 これには、レビューの分類と提案されたアプローチの概要のための様々なディープラーニング技術の使用が含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Online Reviews play a vital role in e commerce for decision making. Much of the population makes the decision of which places, restaurant to visit, what to buy and from where to buy based on the reviews posted on the respective platforms. A fraudulent review or opinion spam is categorized as an untruthful or deceptive review. Positive reviews of a product or a restaurant helps attract customers and thereby lead to an increase in sales whereas negative reviews may hamper the progress of a restaurant or sales of a product and thereby lead to defamed reputation and loss. Fraudulent reviews are deliberately posted on various online review platforms to trick customers to buy, visit or distract against a product or a restaurant. They are also written to commend or discredit the product's repute. The work aims at detecting and classifying the reviews as deceptive or truthful. It involves use of various deep learning techniques for classifying the reviews and an overview of proposed approach involving Attention based Bidirectional LSTM to tackle issues related to semantic information in reviews and a comparative study over baseline machine learning techniques for review classification.
• Abstract（参考訳）: オンラインレビューは、意思決定のためのeコマースにおいて重要な役割を果たす。 住民の多くは、それぞれのプラットフォームに投稿されたレビューに基づいて、どの場所、訪問するレストラン、購入する場所、購入する場所を決定する。 不正なレビューまたは意見スパムは、真偽または偽りのレビューとして分類される。 商品やレストランの肯定的なレビューは、顧客を引きつけるのに役立ち、営業の増加につながるが、ネガティブなレビューは、レストランの進行や製品の販売を妨げ、評判と損失を損なう。 不正なレビューは様々なオンラインレビュープラットフォームに意図的に投稿され、顧客が商品やレストランを購入したり、訪ねたり、気を散らしたりする。 製品の評判を賞賛したり、信用を損ねたりするためにも書かれています。 この研究は、レビューを偽りまたは真偽として検出し分類することを目的としている。 レビューの分類に様々なディープラーニング技術を使用し、レビューのセマンティック情報に関連する問題に対処するため、アテンションベースの双方向LSTMを含む提案手法の概要とレビュー分類のためのベースライン機械学習技術の比較研究を含む。

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