論文の概要: Unmasking Falsehoods in Reviews: An Exploration of NLP Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10617v3
- Date: Mon, 24 Jul 2023 07:03:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 11:25:20.038193
- Title: Unmasking Falsehoods in Reviews: An Exploration of NLP Techniques
- Title（参考訳）: レビューにおける偽りの顕在化: nlp技術の探求
- Authors: Anusuya Baby Hari Krishnan
- Abstract要約: 本研究は,誤認レビューを識別する機械学習モデルを提案する。
これを実現するために,n-gramモデルと最大特徴量を開発し,認識内容を効果的に同定する。
実験結果から,パッシブ・アグレッシブ・クラシファイアは様々なアルゴリズムにおいて顕著であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the contemporary digital landscape, online reviews have become an
indispensable tool for promoting products and services across various
businesses. Marketers, advertisers, and online businesses have found incentives
to create deceptive positive reviews for their products and negative reviews
for their competitors' offerings. As a result, the writing of deceptive reviews
has become an unavoidable practice for businesses seeking to promote themselves
or undermine their rivals. Detecting such deceptive reviews has become an
intense and ongoing area of research. This research paper proposes a machine
learning model to identify deceptive reviews, with a particular focus on
restaurants. This study delves into the performance of numerous experiments
conducted on a dataset of restaurant reviews known as the Deceptive Opinion
Spam Corpus. To accomplish this, an n-gram model and max features are developed
to effectively identify deceptive content, particularly focusing on fake
reviews. A benchmark study is undertaken to explore the performance of two
different feature extraction techniques, which are then coupled with five
distinct machine learning classification algorithms. The experimental results
reveal that the passive aggressive classifier stands out among the various
algorithms, showcasing the highest accuracy not only in text classification but
also in identifying fake reviews. Moreover, the research delves into data
augmentation and implements various deep learning techniques to further enhance
the process of detecting deceptive reviews. The findings shed light on the
efficacy of the proposed machine learning approach and offer valuable insights
into dealing with deceptive reviews in the realm of online businesses.
- Abstract（参考訳）: 現代のデジタルランドスケープでは、オンラインレビューは様々なビジネスで製品やサービスを宣伝するのに欠かせないツールとなっている。
マーケター、広告主、オンラインビジネスは、自社製品の偽りの肯定的なレビューや競合製品の否定的なレビューを作成するインセンティブを見出した。
その結果、自己の宣伝やライバルの弱体化を図る企業にとって、偽りのレビューを書くことは避けられない習慣となっている。
このような疑わしいレビューの検出は、現在進行中の研究領域となっている。
本研究は,レストランに焦点をあてた認知的レビューを識別する機械学習モデルを提案する。
本研究は,偽証的意見スパムコーパスとして知られるレストランレビューのデータセット上で実施した多数の実験の結果を考察する。
これを実現するため、特に偽レビューに焦点を当てたn-gramモデルとmax機能を開発し、偽コンテンツを効果的に識別する。
ベンチマーク研究により、2つの異なる特徴抽出手法の性能を調査し、5つの異なる機械学習分類アルゴリズムと組み合わせた。
実験結果から,パッシブ・アグレッシブ・アグレッシブ・クラシファイアは,テキスト分類だけでなく,偽レビューを識別する上でも高い精度を示すことが明らかとなった。
さらに、この研究はデータ拡張を掘り下げ、様々な深層学習技術を実装して、偽りのレビューを検出するプロセスをさらに強化する。
この調査結果は、提案された機械学習アプローチの有効性を浮き彫りにし、オンラインビジネスの領域における偽レビューを扱うための貴重な洞察を提供する。
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