基于改进BERT的旅游评论情感分类研究
张顺
王东娟
付薇薇
三峡大学 湖北宜昌 443000
摘要：为了适应旅游大数据的发展,监控旅游舆情发展导向,构建一种能够精准有效地对旅游评论进行情感分类的技术,提出了改进BERT(bidirectional encoder representation from transformers)的旅游分类模型.首先对我国在线旅游平台进行了调研,收录美团、携程、去哪儿、大众点评、马蜂窝、途鹰、同程、京东、途牛、百度旅游、驴妈妈、艺龙等12个主流在线旅游平台的部分评论数据,根据数据特征,对比TextRNN、TextCNN、TextRCNN、DPCNN、Transformer、BERT以及以BERT作为预训练模型追加以上网络作为改进算法,最终实验证明改进的BERT模型分类的准确率以及召回率都提升接近3％.
关键词：旅游评论情感分类自然语言处理BERT文本分类
论文发表日期：2022-04-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 34-37 )