一种融合Text-Rank的旅游文本情感分析方法

张举; 冯翱; 张学磊; 刘涛; 栗荣成; 周道华; 杨陈; 曾俊

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一种融合Text-Rank的旅游文本情感分析方法

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对于在线平台和论坛中的旅游评论文本进行情感分析一方面有助于景区理解游客的需求,提高景区服务品质,另一方面为游客提供出游参考信息,以达到更好的旅游满意度,具有较高的应用价值。本文针对旅游评论文本普遍较长的特征,提出了融合Text-Rank的情感分类方法。在进行情感分类之前先使用Text-Rank方法对较长的文本进行自动摘要,使用摘要压缩后的内容作为输入进行情感分类。使用RNN、LSTM、Text-CNN、BERT等深度学习模型进行实验,结果显示融合后的方法在准确率等各项指标上均取得了一定程度的提升。该方法对于原始文本较长、包含多方面内容的输入信息具有较大价值,能够提高文本处理效率,提高分析精度。

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来源
《计算机科学与应用》 |2022年第2期|323-330|共8页
作者
张举; 冯翱; 张学磊; 刘涛; 栗荣成; 周道华; 杨陈; 曾俊;
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作者单位

成都信息工程大学计算机学院成都;

成都中科大旗软件股份有限公司成都;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类旅游经济;
关键词
旅游文本; 情感分类; 深度学习; Text-Rank; BERT;

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