COUNTERFEIT ITEM DETECTION SYSTEM

A counterfeit item detection system detects counterfeit items during an item listing processes provided by an online marketplace. The system enhances the ability of the online marketplace to identify and reject potential counterfeit items. The system collects item data in various formats. The item data is analyzed using speech-to-text software and natural language processing to determine data elements representing items, item features, and language context. Questions are generated using the items and item features, and stored for each item. Answers to the questions have associated counterfeit indication weights. The weights are modified and used to rank the questions as feedback is received about counterfeit items. The ranking determines future question selection, allowing the best questions to continually be identified and provided. The counterfeit item detection system also trains a neural network to detect counterfeit items in images, where the training images are obtained from videos related to the item. Un système de détection d'articles de contrefaçon détecte des articles de contrefaçon pendant un processus de listage d'articles fourni par un marché en ligne. Le système améliore la capacité du marché en ligne à identifier et à rejeter des articles de contrefaçon potentiels. Le système collecte des données d'article dans divers formats. Les données d'article sont analysées à l'aide d'un logiciel de parole à texte et d'un traitement de langage naturel pour déterminer des éléments de données représentant des articles, des caractéristiques d'article et un contexte de langage. Des questions sont générées à l'aide des articles et des caractéristiques d'article, et stockées pour chaque article. Les réponses aux questions présentent des poids d'indication de contrefaçon associés. Les poids sont modifiés et utilisés pour classer les questions pendant que des retours d'information sont reçus concernant des articles de contrefaçon. Le classement détermine une sélection de questions futures, permettant aux meilleures questions d'être identifiées et fournies en continu. Le système de détection d'articles de contrefaçon entraîne également un réseau neuronal pour détecter des articles de contrefaçon dans des images, les images d'entraînement étant obtenues à partir de vidéos associées à l'article.