基于主题与情感联合预训练的虚假评论检测方法

张东杰 黄龙涛 张 荣 薛 晖 林俊宇 路 瑶

1(阿里巴巴集团 北京 100102)

2(中国科学院信息工程研究所 北京 100093)

3(廊坊职业技术学院 河北廊坊 065001)

随着互联网的发展，越来越多的线下销售行为被转移到线上.由于线上商品种类齐全、琳琅满目且处于虚拟环境，商品的评论信息已经成为用户决策过程中非常重要的影响因素.现实生活中许多商家出于盈利和打击竞品的目的，通常会雇佣一些专业写手来撰写虚假的商品评论[1].浏览了虚假评论的用户往往会对商品产生错误的预估，从而极大地影响用户的购物体验.

虚假评论检测任务由Liu等人[1]最先提出，现在已经成为了学术界的研究热点之一.虚假评论通常是由专门的作者通过仿照真实评论者的说话方式产生，在内容上有着较高的相似性，但通过深入研究后可以发现其与真实评论之间仍然存在着诸多差异.首先虚假评论往往由固定的一批人来创作，因为每个人的写作习惯和表达方式都相对固定，并且为了提高写作效率，专业写手往往会套用一些写作模板，每次撰写评论时只对文本细节进行小幅修改，这就造成了虚假评论在语义层面上往往内容的相似度较高，因此可以从语义层面上对评论文本进行建模来判定商品评论的真实性.

通常在撰写虚假评论时，作者往往具有很强的目的性，例如故意夸大或者贬低某件商品.我们通过观察发现含有比较绝对的话语和情感表达突出……