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基于卷积神经网络的虚假评论检测 本文讨论基于卷积神经网络的虚假评论检测方法，旨在提取评论文本特征以检测虚假信息。文章在扩展Ott黄金数据集上进行实验，使用word2vec将评论语料转换为词向量作为CNN的输入。通过实验结果，确定了卷积神经网络的向量维度和网络深度结构，形成了优化的卷积神经网络模型。 虚假评论检测是电子商务中的一种重要问题，旨在检测和识别人为根据商家需求撰写的产品评论。虚假评论具有迷惑性大、难以识别的特点，对消费者的购物体验和公平的电子商务发展环境造成影响。因此，找到一种有效的虚假评论检测方法是至关重要的。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用的深度学习方法，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。CNN具有强大的特征提取能力，可以自动学习和抽取评论文本特征。 在本文中，我们使用扩展Ott黄金数据集，并将评论语料转换为词向量作为CNN的输入。在实验中，我们对比了卷积神经网络、LSTM和GRU算法模型，结果表明，卷积神经网络在虚假评论检测中具有较高的准确率。 虚假评论检测的关键步骤包括：数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估。在数据预处理中，我们需要将评论语料转换为词向量，以便于CNN的输入。在特征提取中，我们使用CNN来自动学习和抽取评论文本特征。在模型训练中，我们使用扩展Ott黄金数据集来训练卷积神经网络模型。在模型评估中，我们使用Accuracy和F1-score等指标来评估模型的性能。 本文的贡献在于提出了一种基于卷积神经网络的虚假评论检测方法，实现了较高的准确率和F1-score。我们的方法可以应用于电子商务平台，帮助检测和识别虚假评论，维护公平稳定的购物环境。 本文讨论了基于卷积神经网络的虚假评论检测方法，使用扩展Ott黄金数据集和word2vec进行实验，结果表明，卷积神经网络在虚假评论检测中具有较高的准确率和F1-score。本文的结果可以为电子商务平台提供有价值的参考，帮助检测和识别虚假评论，维护公平稳定的购物环境。