Abstract-Advanced neural språk modeller (NLMs) används i stor utsträckning i sekvensgenerering uppgifter eftersom de kan producera flytande och meningsfulla meningar. De kan också användas för att generera falska recensioner, som sedan kan användas för att attackera online granskningssystem och påverka köpbeslut av online-shoppare. Ett problem i falsk översyn generation är hur man genererar önskad känsla / ämne. Befintliga lösningar genererar först en första översyn baserad på några nyckelord och sedan ändra några av orden i den första översynen så att översynen har önskad känsla / ämne. Vi övervinner detta problem genom att använda GPT-2 NLM för att generera ett stort antal högkvalitativa recensioner baserat på en översyn med önskad känsla och sedan använda en BERT-baserad textklassificering (med noggrannhet 96%) för att filtrera bort recensioner med oönskade känslor. Eftersom inget av orden i recensionen ändras, kan flytande prover som träningsdata genereras från den inlärda distributionen. En subjektiv utvärdering med 80 deltagare visade att denna enkla metod kan producera recensioner som är lika flytande som de som skrivs av människor. Det visade också att deltagarna tenderade att särskilja falska recensioner slumpmässigt. Två motåtgärder, GROVER och GLTR, befanns kunna upptäcka korrekt falska översyn.
REF visade hur man skapar och upptäcker falska online-recensioner av en förspecificerad känsla.
Generating Sentiment-Preserving Fake Online Reviews Using Neural Language Models and Their Human- and Machine-based Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}