典型文献
基于改进BERT的旅游评论情感分类研究
文献摘要：
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％.
文献关键词：
旅游评论;情感分类;自然语言处理;BERT;文本分类
中图分类号：
作者姓名：
张顺;王东娟;付薇薇
作者机构：
三峡大学 湖北宜昌 443000
文献出处：
引用格式：
[1]张顺;王东娟;付薇薇-.基于改进BERT的旅游评论情感分类研究)[J].信息技术与信息化,2022(04):34-37
A类：
B类：
BERT,旅游评论,情感分类,分类研究,旅游大数据,旅游舆情,发展导向,bidirectional,encoder,representation,from,transformers,分类模型,在线旅游平台,美团,携程,哪儿,大众点评,马蜂窝,京东,百度,妈妈,评论数据,数据特征,TextRNN,TextCNN,TextRCNN,DPCNN,Transformer,预训练模型,追加,上网,改进算法,模型分类,召回率,自然语言处理,文本分类
AB值：
0.52259
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