Bedrägliga utvärderingar av upptäckten har fått stor uppmärksamhet från både näringslivet och forskarvärlden. Men på grund av svårigheten att märka människor som behövs för övervakat lärande är problemet fortfarande mycket svårt. I detta dokument föreslogs en ny vinkel till problemet genom att modellera PU (positivt omärkt) lärande. En halvövervakad modell, kallad blandning av befolkning och individuell egenskap PU lärande (MPIPUL), föreslås. För det första identifieras några tillförlitliga negativa exempel från den omärkta datauppsättningen. För det andra genereras några representativa positiva exempel och negativa exempel baserade på LDA (Lattent Dirichlet Allocation). För det tredje, för de återstående omärkta exempel (vi kallar dem spion exempel), som inte uttryckligen kan identifieras som positiva och negativa, två likhetsvikter tilldelas, genom vilka sannolikheten för ett spion exempel tillhör den positiva klassen och den negativa klassen visas. Slutligen ingår spionexempel och deras likhetsvikter i SVM (Support Vector Machine) för att bygga en exakt klassificering. Experiment på guldstandarddata visar effektiviteten hos MPIPUL som överträffar de senaste baslinjerna.
I REF föreslogs för vilseledande omdömen detektionsproblem, en semiövervakad modell, kallad MPIPUL (Mixing Population and Individual Property PU Learning) baserad på LDA (latent Dirichlet location) och SVMs (Support Vector Machines).
Positive Unlabeled Learning for Deceptive Reviews Detection
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}