論文の概要: Detecting Spam Reviews on Vietnamese E-commerce Websites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14636v1
- Date: Wed, 27 Jul 2022 10:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-01 12:13:27.934023
- Title: Detecting Spam Reviews on Vietnamese E-commerce Websites
- Title（参考訳）: ベトナムのeコマースサイトにおけるスパムレビューの検出
- Authors: Co Van Dinh, Son T. Luu and Anh Gia-Tuan Nguyen
- Abstract要約: 本稿では,電子商取引プラットフォーム上でのスパムレビューを検出するための厳格なアノテーション手順を有するViSpamReviewsというデータセットを提案する。
本データセットは,レビューがスパムか否かを検出するバイナリ分類タスクと,スパムの種類を特定するマルチクラス分類タスクの2つのタスクから構成される。
PhoBERTは、マクロ平均F1スコアでそれぞれ88.93%と72.17%の2つのタスクで最高結果を得た。
- 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: The reviews of customers play an essential role in online shopping. People
often refer to reviews or comments of previous customers to decide whether to
buy a new product. Catching up with this behavior, some people create untruths
and illegitimate reviews to hoax customers about the fake quality of products.
These reviews are called spam reviews, which confuse consumers on online
shopping platforms and negatively affect online shopping behaviors. We propose
the dataset called ViSpamReviews, which has a strict annotation procedure for
detecting spam reviews on e-commerce platforms. Our dataset consists of two
tasks: the binary classification task for detecting whether a review is a spam
or not and the multi-class classification task for identifying the type of
spam. The PhoBERT obtained the highest results on both tasks, 88.93% and
72.17%, respectively, by macro average F1 score.
- Abstract（参考訳）: 顧客のレビューはオンラインショッピングにおいて重要な役割を果たす。
新製品を買うかどうかを決めるために、以前の顧客のレビューやコメントを参照することが多い。
この行動に従えば、偽の商品の品質について顧客を脅かすために、真偽や不正なレビューを作る人もいる。
これらのレビューはスパムレビューと呼ばれ、消費者をオンラインショッピングプラットフォームに混乱させ、オンラインショッピング行動に悪影響を及ぼす。
我々は,eコマースプラットフォーム上でスパムレビューを検出するための厳格なアノテーション手順を持つvispamreviewsというデータセットを提案する。
本データセットは,レビューがスパムか否かを検出するバイナリ分類タスクと,スパムの種類を特定するマルチクラス分類タスクの2つのタスクから構成される。
PhoBERTは、マクロ平均F1スコアでそれぞれ88.93%と72.17%の2つのタスクで最高結果を得た。
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