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摘要
在线评论已经是影响用户决定是否购买该产品或者服务的重要因素,因而一些不法分子会创建虚假、恶意的评论,对用户和商家造成不良的影响,所以能够快速准确的检测垃圾评论是一个很急迫的需求.已有的研究主要是针对评论文本进行分析,忽略了其它的外部特征并且在准确性上有待提高.本文在评论文本的基础上,考虑了评论者的特征和评论的商品的特征,提出了一种融合多特征的垃圾评论检测模型将三个特征统一考虑进行垃圾评论的检测.首先,使用融入全局-局部注意力机制的卷积神经网络构建评论特征提取模型;其次,分别使用神经网络及卷积神经网络构建评论者及商品特征提取模型;最后,将三个特征模型融合,构成垃圾评论检测模型.通过在真实的数据集上测试证明了本模型的有效性.
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