[发明专利]一种评论的真实性检测方法与系统有效
| 申请号： | 201810153301.6 | 申请日： | 2018-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN108345587B | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 李树栋;方滨兴;田志宏;吴晓波;殷丽华;李爱平;顾钊铨;韩伟红;仇晶;崔翔;王乐 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06F16/35 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510000 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种评论的真实性检测方法，包括：对待检测评论进行分词预处理，以得到若干分词结果；将若干分词结果中的词语转化为词向量；通过预先构建的卷积神经网络模型计算待检测评论的情感标签；其中，卷积神经网络模型为通过训练集的每一标准句子的词向量和每一标准句子的情感标签训练卷积神经网络所生成；采用逻辑回归模型从所有待选变量中选取目标特征向量；计算待检测评论的目标特征向量到真实评论的聚类中心的距离，及计算待检测评论的目标特征向量到虚假评论的聚类中心的距离；根据距离和待检测评论的情感标签确定待检测评论的真实性。本发明实施例能够提高评论真实性检测的准确性，同时本发明还提供评论的真实性检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 评论 真实性 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种评论的真实性检测方法，其特征在于，包括：对待检测评论进行分词预处理，以得到所述待检测评论的若干分词结果；将所述待检测评论的若干分词结果中的词语转化为词向量；将所述待检测评论的所有词向量输入卷积神经网络模型，以得到所述待检测评论的情感标签；其中，所述卷积神经网络模型为通过训练集的每一标准句子的词向量和预先标记的每一标准句子的情感标签训练卷积神经网络所生成；采用逻辑回归模型从所有变量中选取目标特征向量；计算所述待检测评论的目标特征向量到预先获得的真实评论的聚类中心的距离，作为第一距离，及计算所述待检测评论的目标特征向量到预先获得的虚假评论的聚类中心的距离，作为第二距离；根据所述第一距离、所述第二距离和所述待检测评论的情感标签，确定所述待检测评论的真实性。
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