[디지털투데이 AI리포터] 영국 연구진이 리뷰 문맥과 별점, 감정 경향 등을 함께 분석하는 AI 모델을 개발해 아마존과 옐프의 허위 리뷰를 높은 정확도로 가려냈다.

25일(현지시간) 온라인 매체 기가진에 따르면, 영국 이스트 런던대 연구팀은 상품 후기의 문장 의미와 리뷰 길이, 감정 흐름, 별점 정보 등을 결합한 하이브리드 융합 모델을 활용해 허위 리뷰를 탐지하는 AI 시스템을 공개했다. 연구진은 아마존과 옐프 데이터셋을 활용해 모델 성능을 검증했으며, 기존 방식보다 높은 정확도를 기록했다고 설명했다.

연구진은 리뷰 본문과 별점 사이의 불일치를 주요 단서로 삼았다. 부정적인 내용을 담고 있으면서 최고 평점을 주거나, 지나치게 긍정적인 표현과 낮은 점수가 함께 나타나는 경우를 이상 패턴으로 분류했다. 기존 허위 리뷰 탐지 기술은 특정 키워드나 반복 표현 중심으로 판별해 자연스럽게 작성된 조작 리뷰를 가려내는 데 한계가 있었다.

새 모델에는 자연어 처리 AI인 DistilBERT가 적용됐다. 이 모델은 단어를 개별적으로 해석하는 대신 문맥 전체를 분석하는 방식이다. 연구진은 여기에 별점과 리뷰 길이 같은 메타데이터를 추가해 문장만으로는 드러나지 않는 부자연스러운 요소까지 탐지할 수 있도록 했다고 밝혔다.

검증 결과 아마존 데이터셋에서는 93％, 옐프 데이터셋에서는 91％ 정확도를 기록했다. 연구진은 향후 다국어 데이터와 대규모 리뷰 환경으로 적용 범위를 넓히고, 설명 가능한 AI와 경량화 기술도 추가 연구할 계획이라고 전했다.

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