Disponible en 10 idiomas

¿Cansado de ver reviews falsas online?

Nuestro modelo de predicción detecta reviews escritas por modelos de lenguaje (LLMs) en 10 idiomas distintos. ¡Probá la demo para reseñas de hoteles!

El proyecto

¿Por qué ReviewLens?

Hoy las reseñas definen gran parte de nuestra experiencia de compra online — y un LLM puede escribir miles de opiniones falsas a costo casi nulo. Por eso encaramos este proyecto: entrenamos y comparamos más de 7 predictores para distinguir las reseñas escritas por humanos de las generadas por un LLM.

19.958 reseñas

Entrenado sobre MAiDE-up, un corpus multilingüe de reseñas de hotel reales y generadas con GPT-4 — balanceado por idioma y por clase.

96% de acierto

Siete modelos comparados con validación cruzada e intervalos de confianza; el mejor acierta 96 de cada 100 reseñas que nunca vio (dentro del set de datos).

84%
Estilo
95%
TF-IDF
94%
Red
96%
XLM-R

10 idiomas

Cada idioma tiene su propio modelo, entrenado sobre el texto original — sin traducciones de por medio, sin perder señal.

+6
Trabajo final de Machine Learning

¿Te interesa conocer más sobre el proyecto?

Leé el informe completo — metodología, experimentos y hallazgos — o poné a prueba el detector con tus propias reseñas.

Creadores
Ciro Vilmer
Franco Kirchheimer
Estudiantes enUniversidad de San Andrés