以下是大众点评治理虚假评价，构筑“AI +人工”多重防线的具体情况：
背景
随着互联网商业的发展，大众点评等平台上的商家评价对于消费者的决策有着重要影响。然而，一些不良商家为了获取不当利益，可能会通过不正当手段制造虚假评价，这不仅损害了消费者权益，也破坏了平台的公平性和公信力。
AI技术在治理虚假评价中的应用
文本分析
语义识别
利用自然语言处理技术，AI可以分析评价内容的语义。例如，识别评价中是否存在过于模式化、机械性的表述。像一些虚假评价可能会使用固定套路的赞美话语，如“这家店超级好，服务好、环境好、菜品好，没有任何缺点”这种缺乏具体细节的笼统表述容易被AI标记。
情感分析异常检测
AI通过对大量正常评价的情感分析学习，建立情感模型。如果一条评价的情感倾向与店铺的实际情况或其他多数评价相差过大，就可能被视为可疑。例如，一家餐厅在大多数评价中被指出菜品口味一般，但突然出现一个评价称其菜品是“绝世美味，前所未有的好吃”，AI系统就会对其产生怀疑。
行为模式分析
评价账号行为轨迹
AI会跟踪评价账号的行为轨迹，包括账号的注册时间、登录频率、评价频率等。新注册且短时间内大量集中评价的账号可能存在风险。例如，一个账号刚注册就对多家不同类型的商家在短时间内给出了多条评价，这不符合正常消费者的行为模式。
IP地址分析
分析评价账号的IP地址。如果多个评价账号来自相同或相近的IP地址，且对同一家或几家商家集中给出相似评价，这可能是虚假评价的迹象。比如，同一个办公室IP地址下突然出现多个账号对附近一家新开的店铺清一色地给出五星好评，这种情况会被AI重点关注。
人工审核的作用
深度核查可疑案例
对于AI标记出来的可疑评价和账号，人工审核团队会进行深度核查。人工审核员可以结合自己的经验和对商家业务的理解，判断评价是否合理。例如，对于一些涉及特定行业知识的评价，如高端摄影器材租赁服务的评价，人工审核员可以更好地判断评价中提到的器材规格、服务细节等是否真实准确。
处理复杂情况
在一些涉及多方争议的情况，如商家声称评价是竞争对手恶意诋毁，或者消费者与商家之间存在复杂的纠纷导致评价有争议时，人工审核员可以通过收集更多证据，如交易记录、沟通聊天记录等，来做出准确的判断。同时，人工审核还可以对一些边缘性的、难以通过算法界定的评价行为进行判定，确保平台评价规则的准确执行。
多重防线的协同作用
高效筛选与精准判断
AI技术能够快速对海量的评价数据进行筛选，将可能存在虚假评价的情况初步标记出来，大大提高了治理的效率。然后人工审核在此基础上进行精准判断，二者相辅相成。例如，AI每天可以处理数以万计的评价，将可疑率较高的几百条评价筛选出来，再由人工审核员在较短时间内集中精力进行详细审查。
持续优化治理机制
通过AI和人工审核过程中积累的数据，大众点评可以不断优化其虚假评价治理机制。AI算法可以根据人工审核的结果进行调整和学习，提高识别的准确性；人工审核也可以根据AI标记的新趋势和常见问题，总结经验，进一步完善审核标准。这种协同作用有助于不断提升平台对虚假评价的治理能力，保障平台评价生态的健康发展。
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