本技术属于计算机自然语言处理技术领域,介绍了一种利用异构图技术针对冷启动环境下的虚假评论识别方法。该方法涵盖了数据集的收集与预处理,包括训练集和测试集;并采用基于指令微调的语言模型来构建异构图,进而实现虚假评论的检测。
背景技术
在虚假评论检测领域,传统方法传统的检测方法往往通过设计特定的行为与文本特征来训练深度学习模型,难以为缺乏足够评论行为的新用户构建有效的检测特征,这导致了模型无法及时地识别新用户发布的虚假评论,即虚假评论研究的“冷启动”问题。尽管已有研究尝试为新用户引入行为信息,但这些方法在文本特征提取、交互信息挖掘等方面均存在一定的局限性。
现有的虚假评论检测技术中,常用的方法包括基于深度学习提取评论文本特征的方法和基于图神经网络的方法识别异常用户行为。这些方法在一定程度上能够应对冷启动虚假评论问题,但由于它们过度依赖于单独的文本特征或行为特征,在新用户发表评论时,模型的检测准确率往往会显著下降。此外,现有的方法缺少对于评论文本情感特征的充分挖掘,这导致模型不能够准确捕捉评论意见,进而影响虚假评论检测的效果。
总之,现有的冷启动场景下虚假评论检测技术,仍然存在评论文本特征挖掘不充分、用户关联信息挖掘不足等问题,存在着显著的局限性,需要进一步的改进以提高虚假评论检测的准确性和鲁棒性。
实现思路