De flesta tidigare studier i datoriserad bedrägeridetektion har endast förlitat sig på ytliga lexicosyntaktiska mönster. Detta papper undersöker syntaktisk stylometry för bedrägeri upptäckt, lägga till en något okonventionell vinkel till tidigare litteratur. Över fyra olika dataset som sträcker sig från produktgranskningen till essädomänen, visar vi att funktioner som drivs från Context Free Grammar (CFG) parse träd konsekvent förbättra detektionen prestanda över flera baslinjer som är baserade endast på grunda lexico-syntactic funktioner. Våra resultat förbättrar det bäst publicerade resultatet på hotell granskningsdata (Ott et al., 2011) att nå 91,2% noggrannhet med 14% felreduktion.
Kombinera n-gram funktioner och syntaktiska funktioner som härrör från Probabilistic Context Gratis Grammar parse träd, modell i REF erhöll 91,2% noggrannhet.
Syntactic Stylometry for Deception Detection
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}