基于情感分类的酒店评论短文本主题挖掘

发布时间：2024-01-28 08:05

　　随着近几年社交网络的迅猛发展,网络用户愈发频繁地在互联网上发表自身的评论和观点,这些评论和观点呈现爆炸式增长,其中包含用户情感等信息,这些信息在舆情监控、商品改进和产品推荐等方面有着重要意义。文本情感分类研究顺应这一发展趋势,成为了一个研究热点。随着社会经济的发展,人们生活水平的提高,旅游客户在关注酒店消费价格的同时,更注重精神层面的感受,更关注服务体验。客户完成体验之后,在网络上发表的评论成为了未来用户选择酒店时的重要参考。而经济型快捷酒店由于价格定位低,分布范围广,成为了人们出游的首选。本文首先通过八爪鱼爬虫工具,从携程网站获取杭州地区如家酒店和汉庭酒店的客户评论。针对原始语料,通过数据清洗预处理等步骤,获得如家酒店评论18685条,汉庭酒店评论19690条。接着在统计词典的基础上,构建自定义酒店领域情感词典,对评论文本进行分词处理,利用分词结果训练词向量。然后将带有情感标签评论的词向量作为输入变量,对TextCNN卷积神经网络进行训练,将训练好的网络模型,对未带有情感标签的评论进行情感分类。得到如家酒店积极评论14547条,消极评论4138条,消极评论占比22.15%;汉庭酒店积...

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【学位级别】：硕士

图1.1全文研究框架

图2.1NNLM模型框架图

图2.2CBOW模型结构

图2.3Skip-gram模型结构

本文编号：3887347