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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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      This study aims to identify and filter extreme and fake hotel reviews on the YouTube platform using machine learning and natural language processing (NLP) techniques. As social media increasingly influences consumer decisions, user-generated reviews have become a key factor in online marketplace credibility. However, review manipulation and fake reviews threaten platform trust. This research contributes to enhancing review authenticity and supporting rational consumer decisions.
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      This study aims to identify and filter extreme and fake hotel reviews on the YouTube platform using machine learning and natural language processing (NLP) techniques. As social media increasingly influences consumer decisions, user-generated reviews h...

      This study aims to identify and filter extreme and fake hotel reviews on the YouTube platform using machine learning and natural language processing (NLP) techniques. As social media increasingly influences consumer decisions, user-generated reviews have become a key factor in online marketplace credibility. However, review manipulation and fake reviews threaten platform trust. This research contributes to enhancing review authenticity and supporting rational consumer decisions.

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