Användarutvärderingar används i stor utsträckning och i allt högre grad för att förbättra e-handeln och andra webbplatser. Eftersom recensioner kan vara många och varierande i kvalitet, är det viktigt att bedöma hur hjälpsam varje recension är. Samtidigt som granskningshjälpsamheten för närvarande utvärderas manuellt, överväger vi i detta dokument uppgiften att automatiskt bedöma den. Experiment med SVM regression på en mängd olika funktioner över Amazon.com produktrecensioner visar lovande resultat, med rank korrelationer på upp till 0,66. Vi fann att de mest användbara funktionerna inkluderar längden på översynen, dess unigrams, och dess produktklassificering.
S. Kim och P. Pantel REF fann att de mest användbara funktionerna för att avgöra hjälpsamhet online recensioner var längden på översynen, unigrams av översynen och betygsättningen av produkten.
Automatically Assessing Review Helpfulness
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}