Fugu-MT 論文翻訳(概要): Impact of Sentiment Analysis in Fake Review Detection

論文の概要: Impact of Sentiment Analysis in Fake Review Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08995v1
Date: Sun, 18 Dec 2022 03:17:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-20 15:01:34.922745
Title: Impact of Sentiment Analysis in Fake Review Detection
Title（参考訳）: フェイクレビュー検出における感性分析の影響
Authors: Amira Yousif and James Buckley
Abstract要約: 本稿では,感情分析を用いて偽レビューを調査するための研究論文を提案する。偽レビューを示す10の研究論文が特定され、偽レビューを予測または検出するための現在利用可能なソリューションについて議論されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Fake review identification is an important topic and has gained the interest of experts all around the world. Identifying fake reviews is challenging for researchers, and there are several primary challenges to fake review detection. We propose developing an initial research paper for investigating fake reviews by using sentiment analysis. Ten research papers are identified that show fake reviews, and they discuss currently available solutions for predicting or detecting fake reviews. They also show the distribution of fake and truthful reviews through the analysis of sentiment. We summarize and compare previous studies related to fake reviews. We highlight the most significant challenges in the sentiment evaluation process and demonstrate that there is a significant impact on sentiment scores used to identify fake feedback.
Abstract（参考訳）: フェイクレビューの識別は重要なトピックであり、世界中の専門家の関心を集めている。偽レビューを特定することは研究者にとって困難であり、偽レビュー検出にはいくつかの主な課題がある。本稿では,感情分析を用いた偽レビュー調査のための初期研究論文の作成を提案する。偽レビューを示す10の研究論文が特定され、偽レビューを予測または検出するための現在利用可能なソリューションについて論じている。また、感情の分析を通じて、偽レビューや真理レビューの分布を示す。偽レビューに関する過去の研究を要約して比較する。我々は、感情評価プロセスにおける最も重要な課題を強調し、偽のフィードバックを特定するために使われる感情スコアに重大な影響があることを実証する。

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