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互联网治理视角下网络虚假评论信息识别的研究进展 被引量：17
1
作者 邓胜利 汪奋奋 《信息资源管理学报》 CSSCI 2019年第3期73-81,共9页
对国内外的网络虚假评论信息识别的研究进行归纳,发现研究热点和问题,明确未来的发展方向,为互联网治理提供指导。首先采用文献分析方法,从评论内容、评论行为、评论关系三个维度较为详尽地梳理网络虚假评论信息识别研究的主要成果和研... 对国内外的网络虚假评论信息识别的研究进行归纳,发现研究热点和问题,明确未来的发展方向,为互联网治理提供指导。首先采用文献分析方法,从评论内容、评论行为、评论关系三个维度较为详尽地梳理网络虚假评论信息识别研究的主要成果和研究现状;然后,从互联网治理视角完善网络虚假评论信息治理体系。研究发现,网络虚假评论信息识别研究,需拓展研究领域,挖掘准确可靠的评论数据集,探索最优的特征组合,最终落实治理策略的研究。此外,本文结合互联网治理思想,构建了一个多方参与、协同共治的网络虚假评论信息治理体系。 展开更多
关键词 虚假评论信息 在线评论 互联网治理 虚假评论信息识别 虚假评论信息治理 情感分析 自然语言处理
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基于情感信息预处理和Bi-GRU的虚假评论识别模型 被引量：2
2
作者 张玉莹 朱广丽 +2 位作者 张友强 孙争艳 张顺香 《广西科学》 CAS 北大核心 2023年第1期169-176,共8页
虚假评论识别在电子商务、社交媒体等领域具有重要的应用价值。尽管现有虚假评论识别模型融合了文本的情感信息,但在预训练过程中忽视了对情感信息的提取,导致准确率不高。针对此问题,本文提出一种基于情感信息预处理和双向门控循环单元... 虚假评论识别在电子商务、社交媒体等领域具有重要的应用价值。尽管现有虚假评论识别模型融合了文本的情感信息,但在预训练过程中忽视了对情感信息的提取,导致准确率不高。针对此问题,本文提出一种基于情感信息预处理和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)的虚假评论识别模型(FR-SG),用于提高虚假评论识别的准确率。首先,通过Albert模型获取文本的语义向量;然后,使用词频逆文本频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)和K均值(K-means++)聚类的方法从评论中挖掘情感种子词,基于种子词对文本中的属性词和情感词进行掩码(mask);接着,使用面向情感的目标优化函数,将情感信息嵌入到语义表示中,生成情感向量;最后,将这两组向量的拼接结果输入虚假评论识别网络中,得到文本的分类结果。实验结果表明,相较于Bi-GRU+Attention模型,FR SG提高了虚假评论识别的准确率。 展开更多
关键词 虚假评论识别 情感信息预处理 情感种子词 Bi-GRU 目标优化函数
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