Определение фейковых отзывов с помощью машинного обучения

Аннотация

В данной работе исследуется задача автоматического выявления фейковых отзывов о товарах и 
услугах с использованием базовых методов машинного обучения. Развитие онлайн-торговли поставило 
задачу разработки эффективных инструментов для выявления ложных отзывов, которые искажают 
восприятие потребителей и наносят ущерб репутации бизнеса. В исследовании рассматриваются методы 
текстового анализа и классификации, такие как Naive Bayes и Random Forest, с использованием представления 
текста в формате TF-IDF. Приводится сравнительный анализ этих методов, а также обсуждается их 
эффективность с точки зрения точности, точности предсказания, полноты и F1-меры.