Abstrakt. Med tanke på en omfattande corpus av recensioner på en punkt, en potentiell kund går igenom de uttryckta åsikter och samlar in information, för att bilda en utbildad åsikt och, i slutändan, fatta ett köp beslut. Denna uppgift hindras ofta av falska recensioner, som misslyckas med att fånga den sanna kvaliteten på objektets attribut. Dessa recensioner kan baseras på otillräcklig information eller kan till och med vara bedräglig, skickas in för att manipulera objektets rykte. I detta dokument formaliserar vi Confident Search paradigm för granskning corpora. Vi presenterar sedan en komplett sökram som, med tanke på en uppsättning objektattribut, effektivt kan söka genom en stor corpus och välja en kompakt uppsättning av högkvalitativa recensioner som exakt fångar den övergripande konsensus granskarna om de angivna attributen. Vi introducerar också CREST (Confident REview Search Tool), ett användarvänligt genomförande av vårt ramverk och ett värdefullt verktyg för alla personer som har att göra med stora recensioner corpora. Effektiviteten i vårt ramverk visas genom en rigorös experimentell utvärdering.
I REF är målet att välja en uppsättning recensioner som täcker alla attribut (för en given uppsättning attribut).
Efficient Confident Search in Large Review Corpora
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}