The popularity of online shopping is steadily increasing. At the same time, fake product reviewsare published widely and have the potential to affect consumer purchasing behavior. In response,previous work has developed automated methods for the detection of deceptive product reviews.However, studies vary considerably in terms of classification performance, and many use data thatcontain potential confounds, which makes it difficult to determine their validity. Two possibleconfounds are data-origin (i.e., the dataset is composed of more than one source) and productownership (i.e., reviews written by individuals who own or do not own the reviewed product). Inthe present study, we investigate the effect of both confounds for fake review detection. Using anexperimental design, we manipulate data-origin, product ownership, review polarity, and veracity.Supervised learning analysis suggests that review veracity (60.26 - 69.87%) is somewhat detectablebut reviews additionally confounded with product-ownership (66.19 - 74.17%), or with data-origin(84.44 - 86.94%) are easier to classify. Review veracity is most easily classified if confounded withproduct-ownership and data-origin combined (87.78 - 88.12%), suggesting overestimations of thetrue performance in other work. These findings are moderated by review polarity.

关于哪些类型的故障机器人在家庭环境中以及这些失败如何影响客户体验时，存在知识差距。我们在亚马逊上分类了10,072个客户评论，通过它们中描述的机器人失败，将故障分组为十二种类型和三类（技术，互动和服务）。我们确定了先前忽略了文献中忽视的失败的来源和类型，将它们结合到更新的失败分类。我们分析了他们的频率和关系与客户明星评级。结果表明，对于功利主义国内机器人来说，技术故障比互动或服务失败更有害。常常报告任务完成和鲁棒性和恢复力的问题，并具有最大的负面影响。未来的预防和反应战略应解决机器人的技术能力，以满足功能目标，运作和保持结构完整性随着时间的推移。可用性和互动设计对客户体验不利，表明客户可能更宽容影响机器人和实际用途的影响的失败。此外，我们开发了一种能够预测客户审查是否包含描述故障的内容以及它描述的故障类型的自然语言处理模型。借鉴了这些知识，机器人系统的设计者和研究人员可以优先考虑设计和开发努力实现基本问题。

Fake review identification is an important topic and has gained the interest of experts all around the world. Identifying fake reviews is challenging for researchers, and there are several primary challenges to fake review detection. We propose developing an initial research paper for investigating fake reviews by using sentiment analysis. Ten research papers are identified that show fake reviews, and they discuss currently available solutions for predicting or detecting fake reviews. They also show the distribution of fake and truthful reviews through the analysis of sentiment. We summarize and compare previous studies related to fake reviews. We highlight the most significant challenges in the sentiment evaluation process and demonstrate that there is a significant impact on sentiment scores used to identify fake feedback.

人类交流越来越多地与AI产生的语言混合。在聊天，电子邮件和社交媒体中，AI系统会产生智能答复，自动完成和翻译。 AI生成的语言通常不被认为是人类语言的姿势，引起了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。在这里，我们研究了人类如何辨别AI产生的最个人化和结果形式之一 - 一种自我表现。在六个实验中，参与者（n = 4,650）试图识别由最先进的语言模型产生的自我表现。在专业，款待和浪漫的环境中，我们发现人类无法识别AI生成的自我表现。将定性分析与语言特征工程相结合，我们发现人类对语言的人类判断受到直观但有缺陷的启发式方法的困扰，例如将第一人称代词，真实的单词或家庭主题与人类相关联。我们表明，这些启发式方法使人类对产生的语言的判断可预测和可操纵，从而使AI系统能够产生比人类更具人类的语言。我们通过讨论解决方案（例如AI的重音或合理使用政策）来结束，以减少产生语言的欺骗潜力，从而限制人类直觉的颠覆。

The paper presents a cross-domain review analysis on four popular review datasets: Amazon, Yelp, Steam, IMDb. The analysis is performed using Hadoop and Spark, which allows for efficient and scalable processing of large datasets. By examining close to 12 million reviews from these four online forums, we hope to uncover interesting trends in sales and customer sentiment over the years. Our analysis will include a study of the number of reviews and their distribution over time, as well as an examination of the relationship between various review attributes such as upvotes, creation time, rating, and sentiment. By comparing the reviews across different domains, we hope to gain insight into the factors that drive customer satisfaction and engagement in different product categories.

社会科学研究中文本数据的使用增加受益于易于访问的数据（例如Twitter）。这种趋势是以研究成本需要敏感但难以分享的数据的成本（例如，访谈数据，警察报告，电子健康记录）。我们使用开源文本匿名软件_textwash_介绍了该僵局的解决方案。本文使用TILD标准介绍了该工具的经验评估：技术评估（工具的准确性？），信息损失评估（匿名过程中丢失了多少信息？）和De-Nomenymisation Test（可以可以使用（可以可以可以使用）测试（可以可以使用匿名测试（可以人类从匿名文本数据中识别个人吗？）。研究结果表明，TextWash的性能类似于最新的实体识别模型，并引入了可忽略的信息损失0.84％。对于De-nonymisation测试，我们任命人类从众包人的描述数据集中对非常著名，半著名和不存在的个人的描述来识别个人。该工具的现实用例的匿名率范围为1.01-2.01％。我们在第二项研究中复制了发现，并得出结论，Textwash成功地删除了潜在的敏感信息，这些信息实际上使人描述实际上是匿名的。

Covid-19锁定措施的引入和返回正常性的展望要求社会变化。最紧迫的问题是个人如何适应大流行。本文在重复措施设计中审查了对大流行的情绪反应。数据（n = 1698）于2020年4月（严格锁定措施期间），并于2021年4月（当疫苗接种计划获得牵引时）。我们要求参与者报告他们的情绪并在文本数据中表达这些。统计测试揭示了更好地调整大流行的平均趋势。然而，聚类分析建议更复杂的异构模式，具有良好的应对和辞职的参与者子组。语言计算分析发现，主题和N-GRAM频率转移到关注疫苗接种程序，远离一般担忧。讨论了对公共心理健康努力在识别风险上识别人们的努力的影响。数据集是公开可用的。

Sentiment analysis or opinion mining help to illustrate the phrase NLP (Natural Language Processing). Sentiment analysis has been the most significant topic in recent years. The goal of this study is to solve the sentiment polarity classification challenges in sentiment analysis. A broad technique for categorizing sentiment opposition is presented, along with comprehensive process explanations. With the results of the analysis, both sentence-level classification and review-level categorization are conducted. Finally, we discuss our plans for future sentiment analysis research.

我们提出了一项探索性定性研究，以了解作家如何与下一页建议相互作用。尽管对建议系统对写作的影响进行了一些定量研究，但几乎没有定性的工作来理解作家如何与建议系统互动及其如何影响他们的写作过程 - 特别是针对非本地但英国作家的。我们进行了一项研究，要求业余作家分别写两部电影评论，一本没有建议。我们发现作家以各种复杂的方式与下一页建议互动 - 作家能够抽象建议的多个部分并将其纳入他们的写作中 - 即使他们不同意整个建议。建议系统对写作过程也有各种影响 - 以独特的方式为写作过程的不同方面做出了影响。我们提出了一种用于与GPT-2写作的作家 - 探索互动模型，用于电影评论写作任务，然后是该模型可用于未来研究的方式，并概述了研究和设计的机会。

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。

Deepfakes are computationally-created entities that falsely represent reality. They can take image, video, and audio modalities, and pose a threat to many areas of systems and societies, comprising a topic of interest to various aspects of cybersecurity and cybersafety. In 2020 a workshop consulting AI experts from academia, policing, government, the private sector, and state security agencies ranked deepfakes as the most serious AI threat. These experts noted that since fake material can propagate through many uncontrolled routes, changes in citizen behaviour may be the only effective defence. This study aims to assess human ability to identify image deepfakes of human faces (StyleGAN2:FFHQ) from nondeepfake images (FFHQ), and to assess the effectiveness of simple interventions intended to improve detection accuracy. Using an online survey, 280 participants were randomly allocated to one of four groups: a control group, and 3 assistance interventions. Each participant was shown a sequence of 20 images randomly selected from a pool of 50 deepfake and 50 real images of human faces. Participants were asked if each image was AI-generated or not, to report their confidence, and to describe the reasoning behind each response. Overall detection accuracy was only just above chance and none of the interventions significantly improved this. Participants' confidence in their answers was high and unrelated to accuracy. Assessing the results on a per-image basis reveals participants consistently found certain images harder to label correctly, but reported similarly high confidence regardless of the image. Thus, although participant accuracy was 62% overall, this accuracy across images ranged quite evenly between 85% and 30%, with an accuracy of below 50% for one in every five images. We interpret the findings as suggesting that there is a need for an urgent call to action to address this threat.

社交审核已经占据了网络，成为产品信息的合理来源。人和企业使用此类信息进行决策。企业还利用社交信息使用单个用户，用户组或培训的机器人传播伪信息以产生欺诈内容。许多研究提出了基于用户行为和审查文本来解决欺诈检测挑战的方法。为了提供详尽的文献综述，使用框架进行审查的社会欺诈检测，该框架考虑了三个关键组件：审查本身，执行审核的用户以及正在审查的项目。作为组件表示提取的特征，基于行为，基于文本的特征及其组合提供了一个特征明智的审查。通过此框架，展示了全面的方法概述，包括监督，半监督和无监督的学习。欺诈检测的监督方法被引入并分为两个子类别;古典，深入学习。解释了标记的数据集缺乏，并提出了潜在的解决方案。为了帮助该地区的新研究人员发展更好的理解，在建议的系统框架的每一步中提供了一个主题分析和未来方向的概述。

为什么有些事情在想法的市场中取得成功？虽然一些人认为内容推动成功，但其他人建议展示风格，或者思想的方式，也起到了重要作用。为了提供严谨的风格的重要性，我们将其审视内容应该是至关重要的：学术研究。虽然科学家们经常看到作为一种无私的方式，但多种方法调查表明写作风格的影响。从内容中分离风格可能是易于使用某些语言的论文也可能写出某些主题。因此，我们专注于链接到风格的独特单词（即，诸如“的功能词，”，“和”开启“），这些单词完全没有内容。来自一系列学科的自然语言处理近30,000篇文章发现功能词解释了13-27％的语言对引用的影响。辅助分析探讨了特定类别的功能词语，以表达风格的重要事项，突出了写作简单，个人声音和时间视角的作用。实验进一步强调了风格的因果影响。结果表明如何提高通信的影响并突出自然语言处理的价值，以了解思想成功。

在线发布的产品评论数量越来越多的是设计师的金矿，通过捕捉客户的声音，并相应地改善这些产品，了解他们开发的产品。与此同时，产品设计和开发在创造更可持续的未来方面具有重要作用。随着自然语言处理领域的人工智能技术最近，该研究旨在开发一体化机器学习解决方案，以便自动从线产品评论获得可持续设计的洞察。在本文中，讨论了，说明了现有框架 - 包括Python库，软件包以及伯爵等最先进的算法的机会和挑战。这一贡献讨论了达成的机会和建立机器学习管道的挑战，以便从产品审查中获取有限性，以设计更可持续的产品，包括五个阶段，包括与解释的可持续性相关的审查可持续设计引导：数据收集，数据格式，模型培训，模型评估和模型部署。给出了可持续设计见解的例子，可提供退出产品审查采矿和加工。最后，提供了用于该领域未来研究的有希望的线，包括与可持续替代品的平行标准产品的案例研究，以比较客户价值的特征，并在优质的可持续设计引线中产生。

我们使用不同的语言支持特征预处理方法研究特征密度（FD）的有效性，以估计数据集复杂性，这又用于比较估计任何训练之前机器学习（ML）分类器的潜在性能。我们假设估计数据集复杂性允许减少所需实验迭代的数量。这样我们可以优化ML模型的资源密集型培训，这是由于可用数据集大小的增加以及基于深神经网络（DNN）的模型的不断增加的普及而成为一个严重问题。由于训练大规模ML模型引起的令人惊叹的二氧化碳排放量，不断增加对更强大的计算资源需求的问题也在影响环境。该研究是在多个数据集中进行的，包括流行的数据集，例如用于培训典型情感分析模型的Yelp业务审查数据集，以及最近的数据集尝试解决网络欺凌问题，这是一个严重的社会问题，也是一个严重的社会问题一个更复杂的问题，形成了语言代表的观点。我们使用收集多种语言的网络欺凌数据集，即英语，日语和波兰语。数据集的语言复杂性的差异允许我们另外讨论语言备份的单词预处理的功效。

近年来，文本的风格特性吸引了计算语言学研究人员。具体来说，研究人员研究了文本样式转移（TST）任务，该任务旨在在保留其样式独立内容的同时改变文本的风格属性。在过去的几年中，已经开发了许多新颖的TST算法，而该行业利用这些算法来实现令人兴奋的TST应用程序。由于这种共生，TST研究领域迅速发展。本文旨在对有关文本样式转移的最新研究工作进行全面审查。更具体地说，我们创建了一种分类法来组织TST模型，并提供有关最新技术状况的全面摘要。我们回顾了针对TST任务的现有评估方法，并进行了大规模的可重复性研究，我们在两个公开可用的数据集上实验基准了19个最先进的TST TST算法。最后，我们扩展了当前趋势，并就TST领域的新开发发展提供了新的观点。

由于由于电晕病毒而迅速开发了非面对面服务，因此通过互联网（例如销售和保留）的商业正在迅速增长。消费者还会在网站上发布有关商品或服务的评论，建议或判断。消费者直接使用的审查数据为消费者提供了积极的反馈和良好的影响，例如创造业务价值。因此，从营销的角度来看，分析审核数据非常重要。我们的研究提出了一种通过审核数据来找到客户满意度因素的新方法。我们采用了一种方法来通过混合和使用数据挖掘技术来找到客户满意度的因素，这是一种大数据分析方法，而自然语言处理技术（我们的研究中）是一种语言处理方法。与过去对客户满意度进行的许多研究不同，我们的研究通过使用各种技术来对论文的新颖性。由于分析，我们的实验结果非常准确。

人为决策的合作努力实现超出人类或人工智能表现的团队绩效。但是，许多因素都会影响人类团队的成功，包括用户的领域专业知识，AI系统的心理模型，对建议的信任等等。这项工作检查了用户与三种模拟算法模型的互动，所有这些模型都具有相似的精度，但对其真正的正面和真实负率进行了不同的调整。我们的研究检查了在非平凡的血管标签任务中的用户性能，参与者表明给定的血管是流动还是停滞。我们的结果表明，虽然AI-Assistant的建议可以帮助用户决策，但用户相对于AI的基线性能和AI错误类型的补充调整等因素会显着影响整体团队的整体绩效。新手用户有所改善，但不能达到AI的准确性。高度熟练的用户通常能够识别何时应遵循AI建议，并通常保持或提高其性能。与AI相似的准确性水平的表演者在AI建议方面是最大的变化。此外，我们发现用户对AI的性能亲戚的看法也对给出AI建议时的准确性是否有所提高产生重大影响。这项工作提供了有关与人类协作有关的因素的复杂性的见解，并提供了有关如何开发以人为中心的AI算法来补充用户在决策任务中的建议。

发现别人认为是我们信息收集策略的关键方面。现在，人们可以积极利用信息技术来寻找和理解他人的想法，这要归功于越来越多的意见资源（例如在线评论网站和个人博客）的越来越多。由于其在理解人们的意见方面的关键功能，因此情感分析（SA）是一项至关重要的任务。另一方面，现有的研究主要集中在英语上，只有少量研究专门研究低资源语言。对于情感分析，这项工作根据用户评估提供了一个新的多级乌尔都语数据集。高音扬声器网站用于获取乌尔都语数据集。我们提出的数据集包括10,000项评论，这些评论已被人类专家精心归类为两类：正面，负面。这项研究的主要目的是构建一个手动注释的数据集进行乌尔都语情绪分析，并确定基线结果。采用了五种不同的词典和规则的算法，包括NaiveBayes，Stanza，TextBlob，Vader和Flair，实验结果表明，其精度为70％的天赋优于其他经过测试的算法。

尽管试图提高政治性别平等，但全球努力仍在努力确保女性的同等代表。这很可能与对权威妇女的性别偏见有关。在这项工作中，我们介绍了在线政治讨论中出现的性别偏见的全面研究。为此，我们在有关男性和女性政客的对话中收集了1000万条有关Reddit的评论，这使得对自动性别偏见检测进行了详尽的研究。我们不仅讨论了厌恶女性的语言，还解决了其他偏见的表现，例如以看似积极的情绪和主导地位归因于女性政客或描述符归因的差异的形式的仁慈性别歧视。最后，我们对调查语言和语言外暗示的政客进行了多方面的性别偏见研究。我们评估了5种不同类型的性别偏见，评估社交媒体语言和话语中存在的覆盖范围，组合，名义，感性和词汇偏见。总体而言，我们发现，与以前的研究相反，覆盖范围和情感偏见表明对女性政客的公共兴趣平等。名义和词汇分析的结果并没有明显的敌对或仁慈的性别歧视，这表明这种兴趣不像男性政客那样专业或尊重。女性政客通常以其名字命名，并与他们的身体，衣服或家庭有关。这是一种与男性相似的治疗方法。在现在被禁止的极右翼子列表中，这种差异最大，尽管性别偏见的差异仍然出现在右和左倾的子列表中。我们将策划的数据集释放给公众以进行未来研究。