机器学习系统从商品评论中挑出有用评论

让我们直截了当一点地说，有时候，亚马逊的商品评论显得很不得当。许多都是刚收到包裹的消费者草草做出的，还有一些具有明显的误导性，甚至有少数完全是虚假和捏造的。

该公司日前打算着手解决这种局面，其推出了一种全新的机器学习系统，试图从中挑选出那些有用的评论。以往，依靠人工智能算法，那些新近做出且有很多人点赞的评论排名居前。而现在，亚马逊打算让每个用户尽可能看到自己真正想看到的评论。

目前，此类学习技术在美国大为流行，也许要过一段时间，人们才会觉察到其带来的差异。但是，该系统的实际效用存疑，因为所谓“对具体用户有用”的评论在很大程度上因人而异，算法又该如何甄别呢？
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