論文の概要: Enhanced Review Detection and Recognition: A Platform-Agnostic Approach with Application to Online Commerce
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06704v1
- Date: Thu, 9 May 2024 00:32:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 20:31:40.651398
- Title: Enhanced Review Detection and Recognition: A Platform-Agnostic Approach with Application to Online Commerce
- Title（参考訳）: レビュー検出と認識の強化: プラットフォームに依存しないアプローチとオンライン商取引への応用
- Authors: Priyabrata Karmakar, John Hawkins,
- Abstract要約: 本稿では,検出・抽出のための機械学習手法を提案する。
トレーニングデータに含まれていないウェブサイトにまたがって使用するために一般化されていることを実証する。
この方法は、ソースに関係なく、レビューの自動検出と評価のためにアプリケーションを駆動することを約束する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online commerce relies heavily on user generated reviews to provide unbiased information about products that they have not physically seen. The importance of reviews has attracted multiple exploitative online behaviours and requires methods for monitoring and detecting reviews. We present a machine learning methodology for review detection and extraction, and demonstrate that it generalises for use across websites that were not contained in the training data. This method promises to drive applications for automatic detection and evaluation of reviews, regardless of their source. Furthermore, we showcase the versatility of our method by implementing and discussing three key applications for analysing reviews: Sentiment Inconsistency Analysis, which detects and filters out unreliable reviews based on inconsistencies between ratings and comments; Multi-language support, enabling the extraction and translation of reviews from various languages without relying on HTML scraping; and Fake review detection, achieved by integrating a trained NLP model to identify and distinguish between genuine and fake reviews.
- Abstract（参考訳）: オンラインコマースは、ユーザーが生成したレビューに大きく依存している。
レビューの重要性は、複数の搾取的なオンライン行動を引き付け、レビューの監視と検出の方法を必要とする。
本稿では,学習データに含まれていないWebサイトをまたいで使用するための機械学習手法を提案する。
この方法は、ソースに関係なく、レビューの自動検出と評価のためにアプリケーションを駆動することを約束する。
さらに、評価とコメントの不整合に基づいて信頼できないレビューを検知・フィルタリングするSentiment Inconsistency Analysis、HTMLスクレイピングに頼ることなく様々な言語からのレビューの抽出・翻訳を可能にするマルチ言語サポート、訓練されたNLPモデルを統合して真偽と偽のレビューを識別・識別するFake Review Detectionの3つの主要なアプリケーションの実装と議論により、本手法の汎用性を示す。
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