[目的/意义]从国内游客在线评论文本中分析挖掘出游客对目的地的潜在印象,有助于相关部门和企业了解游客的真正需求,从而科学规划目的地的发展,提升目的地的美誉度。[方法/过程]通过构建词云图进行热词分析;通过DBSCAN密度聚类、构建语...[目的/意义]从国内游客在线评论文本中分析挖掘出游客对目的地的潜在印象,有助于相关部门和企业了解游客的真正需求,从而科学规划目的地的发展,提升目的地的美誉度。[方法/过程]通过构建词云图进行热词分析;通过DBSCAN密度聚类、构建语义网络关系图完成特色分析;通过提出一种基于Bert的双路神经网络融合的文本情感分类模型TNNFMB(Two-way Neural Network Fusion Model Base on BERT)结合迁移学习实现情感分析,以此挖掘游客的潜在印象。[结果/结论]通过实验,总体挖掘分析出游客高度关注目的地的服务、环境、设施、性价比、位置、景点景色、景区项目,并验证了TNNFMB模型在分类准确率上比基线模型至少提升3.06%,取得了更好的分类效果。展开更多
文摘[目的/意义]从国内游客在线评论文本中分析挖掘出游客对目的地的潜在印象,有助于相关部门和企业了解游客的真正需求,从而科学规划目的地的发展,提升目的地的美誉度。[方法/过程]通过构建词云图进行热词分析;通过DBSCAN密度聚类、构建语义网络关系图完成特色分析;通过提出一种基于Bert的双路神经网络融合的文本情感分类模型TNNFMB(Two-way Neural Network Fusion Model Base on BERT)结合迁移学习实现情感分析,以此挖掘游客的潜在印象。[结果/结论]通过实验,总体挖掘分析出游客高度关注目的地的服务、环境、设施、性价比、位置、景点景色、景区项目,并验证了TNNFMB模型在分类准确率上比基线模型至少提升3.06%,取得了更好的分类效果。
