基于卷积神经网络的虚假评论检测

黄欣欣; 年梅; 胡创业; 范祖奎

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基于卷积神经网络的虚假评论检测

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cqvip:为了有效地提取评论文本特征,进行虚假信息的检测,采用卷积神经网络的方法进行虚假评论的识别。文章基于扩展Ott黄金数据集,通过word2vec将评论语料转换为词向量作为CNN的输入;按照虚假评论检测的实验效果,确定了卷积神经网络的向量维度和网络深度结构,形成卷积神经网络的优化模型。在同一数据集上与LSTM和GRU算法模型进行了对比实验,结果表明,卷积神经网络在虚假评论检测中有效。

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来源
《计算机时代》 |2019年第11期|41-45|共5页
作者
黄欣欣; 年梅; 胡创业; 范祖奎;
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作者单位

新疆师范大学计算机科学技术学院新疆乌鲁木齐 830054;

新疆警察学院语言系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
虚假评论检测; CNN; 扩展Ott黄金数据集; word2vec; 网络结构;

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