融合情感特征的虚假评论检测方法

• 作者: 曹东伟 李邵梅 陈鸿昶 张建朋 张桥
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 关键词: 虚假评论 情感特征 transformer
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 326-330
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2021.03.012

摘要

虚假评论的检测与治理,对净化网络环境具有重要的意义.针对现有的虚假评论检测方法收敛速度慢、准确率低的问题,提出一种融合评论情感特征的虚假评论检测方法.首先,基于预先构建的情感词典,设计情感特征抽取方法抽取情感特征;其次,引入Transformer模型对融合情感特征后的嵌入表示提取特征向量;最后,将特征向量送入全连接层并利用softmax函数实现真实评论与虚假评论分类.采用Amazon数据集,设计实验验证了基于情感词典所提情感特征的有效性,在融合情感特征后准确率提升了1.19百分点;同时与深度学习LSTM方法相比,该方法检测准确率提高0.59百分点.