隨著電子商務(wù)的發(fā)展,越來越多的個人和商業(yè)組織開始閱讀和參考在線評論來做出購買決策。積極的評論可以為企業(yè)和個人帶來顯著的經(jīng)濟收益和名聲,這為虛假評論的產(chǎn)生提供了強大的動力。在過去幾年中,虛假評論的問題已經(jīng)變得極為普遍,因此虛假評論檢測是一個緊迫而且重要的話題,它對于確保網(wǎng)絡(luò)平臺上信息的可信度至關(guān)重要�；诖�,本文進(jìn)行了如下兩項任務(wù):1)針對虛假評論識別任務(wù)中傳統(tǒng)離散模型難以捕捉到整個評論文本的全局語義信息問題,提出了一種基于層次注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先,實驗地探討了不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對評論文本的篇章結(jié)構(gòu)建模,即哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠獲得最好的篇章表示;然后,基于用戶視圖和產(chǎn)品視圖的兩種注意力機制對評論文本進(jìn)行建模,用戶視圖關(guān)注評論文本中用戶的偏好,而產(chǎn)品視圖關(guān)注評論文本中產(chǎn)品的特征;最后,將兩個視圖學(xué)習(xí)的評論表示拼接,作為預(yù)測虛假評論的最終表示。以準(zhǔn)確率Accuracy作為評估指標(biāo),在Yelp數(shù)據(jù)集上做實驗。結(jié)果表明,所提出的層次注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表現(xiàn)最好,其準(zhǔn)確率超出了傳統(tǒng)離散模型和現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)模型1至4個百分點。因此,所提方法能夠獲得更優(yōu)性能。2)針對跨領(lǐng)域虛假評論識別... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀
        1.2.1 特征工程
        1.2.2 傳統(tǒng)統(tǒng)計模型
        1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    1.3 本文研究目標(biāo)與研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 文本分類模型
    2.1 傳統(tǒng)統(tǒng)計模型
        2.1.1 支持向量機
        2.1.2 樸素貝葉斯
        2.1.3 邏輯回歸
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.4 其他模型
    2.3 本章小結(jié)
3 基于層次注意力模型的虛假評論識別研究
    3.1 研究動機
    3.2 注意力機制
    3.3 模型
        3.3.1 總體框架
        3.3.2 用戶注意力機制
        3.3.3 產(chǎn)品注意力機制
        3.3.4 文檔表示
    3.4 實驗設(shè)置
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 超參數(shù)
        3.4.3 基準(zhǔn)模型
    3.5 實驗結(jié)果
        3.5.1 結(jié)果比較
        3.5.2 模型分析
    3.6 本章小結(jié)
4 基于對抗訓(xùn)練模型的跨領(lǐng)域虛假評論識別研究
    4.1 研究動機
    4.2 相關(guān)概念
    4.3 模型
        4.3.1 總體框架
        4.3.2 模型
        4.3.3 對抗訓(xùn)練
    4.4 實驗設(shè)置
        4.4.1 數(shù)據(jù)集
        4.4.2 預(yù)訓(xùn)練
        4.4.3 訓(xùn)練分類器
        4.4.4 基準(zhǔn)模型
    4.5 實驗結(jié)果
        4.5.1 結(jié)果比較
        4.5.2 模型分析
        4.5.3 錯誤分析
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 創(chuàng)新點
    5.3 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3567465