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基于BERT的端到端旅游评论意见挖掘方法

         

摘要

近年来,随着旅游类互联网产品的兴起,网络上产生了大量针对目的景点的主观评论,使用深度学习算法对相关评论进行意见挖掘,帮助游客快速了解景区特点并为旅游监管提供依据,已然成为一个新的趋势.如何将细粒度意见挖掘方法,如方面级情感分析,应用到旅游评论中,成为一个迫切需要解决的问题.针对上述问题,结合方面级情感分析中意见词抽取和类别分类两个子任务,文中提出了一种针对旅游评论的基于BERT的端到端意见挖掘方法.首先利用BERT对旅游评论进行编码,再经过下游指针网络解码后对相应的旅游评论进行序列标注,得到二元组,以形成完整的观点表达.通过实验与现有的序列标注方法相比,该方法具有更好的挖掘效果.此外,构造了针对中文旅游网站评论的数据集,可用于中文方面级情感分析各个子任务的研究.

著录项

  • 来源
    《计算机技术与发展》 |2021年第9期|118-123|共6页
  • 作者单位

    电子科技大学 信息与软件工程学院 四川 成都 610054;

    中电科大数据研究院有限公司 贵州 贵阳 550022;

    中电科大数据研究院有限公司 贵州 贵阳 550022;

    提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 贵州 贵阳 550022;

    电子科技大学 信息与软件工程学院 四川 成都 610054;

    电子科技大学 信息与软件工程学院 四川 成都 610054;

    中电科大数据研究院有限公司 贵州 贵阳 550022;

    中电科大数据研究院有限公司 贵州 贵阳 550022;

    提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 贵州 贵阳 550022;

    中电科大数据研究院有限公司 贵州 贵阳 550022;

    提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 贵州 贵阳 550022;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    旅游评论意见挖掘; 细粒度意见挖掘; BERT; 序列标注; 指针网络;

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