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Applying Transformers-based NLP Models to Explore Credibility in Different Product Categories in Amazon’s online reviews

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Applying Transformers-based NLP Models to Explore Credibility in Different Product Categories in Amazon’s online reviews

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Olmedilla, M.; Romero, JC.; Martínez-Torres, R.; Toral, S. (2023). Applying Transformers-based NLP Models to Explore Credibility in Different Product Categories in Amazon’s online reviews. Editorial Universitat Politècnica de València. 111-112. http://hdl.handle.net/10251/201708

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Nombre: OlmedillaRomeroMa ...
Tamaño: 298.5Kb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Metadatos del ítem

Título: Applying Transformers-based NLP Models to Explore Credibility in Different Product Categories in Amazon’s online reviews
Autor: Olmedilla, María Romero, José Carlos Martínez-Torres, Rocío Toral, Sergio
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Online reviews in the e-commerce and eWOM communities play a key role in consumers’ purchase decisions. In this regard, one concern is the growth of fake reviews, which directly targets the credibility of platforms ...[+]
Palabras clave: Online reviews , Transformers , GPT-2 , BERT , Credibility , Verified purchase
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa)
ISBN: 9788413960869
Fuente:
5th International Conference on Advanced Research Methods and Analytics (CARMA 2023).
Editorial:
Editorial Universitat Politècnica de València
Versión del editor: http://ocs.editorial.upv.es/index.php/CARMA/CARMA2023/paper/view/16453
Título del congreso: CARMA 2023 - 5th International Conference on Advanced Research Methods and Analytics
Lugar del congreso: Sevilla, España
Fecha congreso: Junio 28-30, 2023
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-114527RB-I00/ES/APLICACION DE REDES GENERATIVAS ANTAGONICAS PARA COMBATIR LA MANIPULACION DE CLIENTES ONLINE (REACT)/
Agradecimientos:
This work was supported by the project Aplicación de Redes Generativas Antagónicas para Combatir la Manipulación de Clientes Online (REACT) Ref. PID2020-114527RB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033
Tipo: Capítulo de libro Comunicación en congreso

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