Разработка и исследование методов выявления недостоверных отзывов на элективные дисциплины

Abstract

В работе рассмотрены вопросы выявления «недостоверных» онлайн-отзывов на элективные дисциплины на основе методов глубокого обучения. Представлены этапы предварительной обработки данных, разработаны и исследованы модели классификации отзывов. Для обучения моделей использованы данные, полученные с помощью веб-сервиса «Отзывус».

The paper considers the issues of identifying «unreliable» online reviews of elective subjects based on deep learning methods. The stages of data preprocessing are presented, feedback classification models are developed and investigated. To train the models, data obtained using the Revokus web service was used.