基于对抗训练的跨领域虚假评论识别方法

摘要

本发明涉及自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于对抗训练的跨领域虚假评论识别方法，采用如下步骤：步骤一：对三个领域的数据集进行预处理；步骤二：预训练；步骤三：构建对抗训练模型；步骤四：模型训练；步骤五：模型测试；步骤六：对步骤四的判断结果进行评估、分析和概括，并利用反馈改善模型的性能；它采用先输入词向量上产生扰动，然后将其输入LSTM模型进行对抗训练，最后输出一个最终预测；结果表明，所提模型在三个领域的混合数据集的结果超出了之前的模型，且在跨领域的虚假评论任务上具有更好的泛化能力。