無いものの、中々いい精度で判定しているように見えます。偽レビューを見分ける事は機械学習で十分できそうですね。念の為書きますが、このモデルでは商品の善し悪しまでは判断してないのでその点はご了承ください。偽レビューについてはもう少し書きます。偽レビューの多くは中国の出店者が、お金を支払う事で日本人等にレビューを書かせているケースが多いようです。等で返金を行うというのが主な流れです。等で堂々と募集しているのがすぐに見つかります。何でも日本人はショップの信頼性ではなくレビューが高い商品を買うという販売ノウハウが中国で出回っているようで、完全にカモにされているような気がします。自分もショップを最初から疑って見たりはしないので成る程とは思いました。レビューってかなり信用出来ない物となっている気がします。Amazonの偽レビュアーは日本人も多い機械学習用にデータを集めている時に気付きましたが、偽レビューを書いているのは日本人が多いみたいです。日本語が怪しいレビューもありますが殆どは文章だけでは判断しにくいレベルでした。偽レビューバイトで商品を無料入手してメルカリ等で売る、無在庫転売の副業ノウハウも出回っているいるようなのでこういうのに加担する日本人が多いという事でしょうか。先取りプログラムでも怪しい人はいるし、レビュアーランキングに入っている人も平気で偽レビューを書いていたりしますので信用ならないです。最初はスパム判定で定評のあるナイーブベイズでレビュー本文を判断とも考えましたが、日本人が作文してるならちょっと難しいかもと思い止めました。レビューで高評価の商品は本当に売れるのか?次にここまで必死に集める高評価の偽レビューはそもそもマーケティング効果があるのか?について考えます。ないですが高評価のレビューを集めた事があります。その時はレビューをしてくれたら特典プレゼント!みたいに募集をしてみたのですが、ちょっとした事でもユーザーにメリットを与える事で悪いレビューは付かなくなりますし、レビューの数も格段に増えます。何も無いとよほどのファンか辛口レビューしか付きませんが、ちょっとの差で高評価レビューが簡単に集まりそれを見て買ってくれる人も多いので販売数も伸びます。恐るべし偽レビュー効果です。偽レビューを判定するモデルは機械学習の勉強がてらやってみましたが、特徴の選択方法とかどんなデータを集めたら良いかとかがわかってきた感じがします。使えば機械学習自体は難しくないですが、やっぱり一番大変なのはデータ集めとラベル付けですね。組み込めたら面白い事がもっとできそうなので久しぶりにワクワクしています。今回は書きのページが非常に参考になりました。Forest】タイタニックの生存者データを分析してみた機械学習はオライリーの本を買って読んだりもしましたが、やっぱり手を動かすのが一番理解できますね。