【摘 要】
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根据评论内容的特性,提出了一种基于主题-对立情感依赖模型(topic-opposite sentiment dependency model,TOSDM)的虚假评论检测方法。首先构建TOSDM模型,利用该模型提取评论
【机 构】
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昆明理工大学智能信息处理重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61175068;61462055);云南省自然科学基金重点项目(No.2013FA030);云南省软件工程重点实验室开放基金(No.2011SE14);教育部回国人员基金;云南省教育厅基金重大专项资助
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根据评论内容的特性,提出了一种基于主题-对立情感依赖模型(topic-opposite sentiment dependency model,TOSDM)的虚假评论检测方法。首先构建TOSDM模型,利用该模型提取评论的主题信息以及主题对应的情感信息;然后结合评论的主题以及情感信息,分析并提取6维评论内容特征;最后利用这些评论内容特征,采用有监督学习的分类器对虚假评论进行检测。在大众点评网获取的2009-2012年的5个领域的评论数据集上进行了实验,实验表明,提取评论主题信息以及主题对立情感信息能够提高虚假评论的检测效果,TOSDM的虚假评论检测效果优于其他模型。
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