本研究提出使用 BERT 模型从文本（即评论）中提取词嵌入来改进现有的虚假评论分类或检测方法，结果表明 SVM 分类器在准确度和 F1 得分方面优于其他分类器，并且比之前的研究中使用的分类器高出 7.6％。

Jan, 2023

本文研究了虚假新闻检测，探索了结合传统机器学习技术和现代深度学习方法的混合集成可能性。

Jun, 2022

在线商务依赖于用户生成的评论来提供对物品的客观信息，该论文提出了一种利用机器学习方法进行评论检测和提取的方法，并展示了该方法在对未包含在训练数据中的网站上的使用上的推广性。此方法承诺驱动自动检测和评估评论的应用，无论其来源如何。此外，通过实施和讨论三个关键应用：情感不一致性分析、多语言支持和假评论检测，展示了该方法的多功能性。

May, 2024

本文介绍了一种利用情感分析的 Web 爬取框架，以便快速发现电影评论和酒店评论的情感内容及分析，并详细讨论了两种监督式机器学习算法：K - 最近邻算法（K-NN）和朴素贝叶斯算法，并比较了它们的总体准确度、精确度和召回率。研究发现，在电影评论方面，朴素贝叶斯算法比 K-NN 算法效果好得多，但在酒店评论方面这些算法效果相对较差并且几乎相同。

Oct, 2016

利用机器学习模型鉴别欺诈评论，研究表明被动侵略型分类器在文本分类和欺诈评论中表现最佳。

Jul, 2023

本研究提出一种新方法将机器学习与消息传递算法相结合，采用主动学习方式进行标签采样，用于判别评论者是垃圾评论者还是正常评论者，并在三大真实数据集中进行实验，证明其在机器学习方法和标签数据较少情况下性能优越。

May, 2022

本文比较了多种机器学习方法以实现情感分析，并将它们结合起来以实现最佳结果，结果表明，很容易重现，这将简化进一步发展状态的艺术，因为其他研究人员可以轻松地将他们的技术与我们的技术相结合。

Dec, 2014

本研究提出了一个基于图像特征和集成学习算法的 MONITOR 框架，用于在社交网络中评估信息真实性，并在两个真实数据集上进行广泛实验，结果显示 MONITOR 优于现有的机器学习基线，并且集成模型显着提高了 MONITOR 的性能。

Jan, 2023

该研究综述了自然语言处理中混合和集成深度学习模型的广泛探索，揭示了它们在情感分析、实体识别、机器翻译、问答、文本分类、生成、语音识别、摘要生成和语言建模等多种任务中具有的变革潜力。研究系统地介绍了每个任务，从循环神经网络 (RNNs) 到基于 Transformer 的模型如 BERT，阐述了它们的性能、挑战和计算需求。强调了集成技术的适应性，突出了它们增强各种自然语言处理应用的能力。还讨论了在实施过程中的挑战，包括计算负载、过拟合和模型解释复杂性，以及解释性和性能之间的权衡。作为精炼而宝贵的指南，该综述综合了有关任务、模型结构和挑战的见解，为研究人员和从事自然语言处理的从业者提供了一个综合的视角，以通过集成深度学习在自然语言处理中推进基于语言的应用。

Dec, 2023

本文介绍了检测协同过滤推荐系统中虚假文本评论的新方法。我们提出了一种基于对比学习的体系结构，利用用户人口特征以及文本评论作为对抗虚假评论的额外证据，从而使推荐系统更加健壮。该方法能够应对两种不同类型的虚假评论（由语言模型生成的虚假评论和由不诚实用户撰写的评论），并且能够减少偏见评论的影响。

Jan, 2023