この記事では、オンライン市場における欺瞞的レビューが消費者を誤解させ、ビジネスに悪影響を与える問題について論じています。著者たちは、機械学習を用いて大量のデータから欺瞞的レビューと真実のレビューを識別する方法を探ります。しかし、機械学習モデルが抽出する特徴はしばしば微妙で、人間が解釈するのが難しいことが多いです。そこで、著者は大規模言語モデル（LLMs）を使用して、機械学習によって得られた語彙的手がかりを人間が理解できる言語現象に変換する方法を提案します。この方法により得られる言語現象は、データに基づき、類似の領域全体に一般化可能で、従来の知識よりも予測能力が高いことが示されています。最終的には、欺瞞検出モデルが利用できない環境でも、オンラインレビューの信頼性を批判的に評価する手助けになる可能性があります。