【摘 要】
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【目的】本文基于多模态深度学习方法，通过旅游评论对消费者情绪进行分析，并预测酒店股票。 【方法】本文将构建多模态的深度学习模型，首先进行多模态信息的编码，通过LSTM和图神经网络提取文本与图片中的交互信息，最后进行酒店的股票预测。 【结果】结合Yelp的旅游评论数据进行实证研究，并与相关基线模型作比较。实验结果表明，本文提出的多模态模型具有优越性，股票预测的平均准确率达到59.10%。 【局
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“突发公共卫生事件公众心理应激信息表征及干预机制研究”研究成果之一；
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【目的】本文基于多模态深度学习方法，通过旅游评论对消费者情绪进行分析，并预测酒店股票。 【方法】本文将构建多模态的深度学习模型，首先进行多模态信息的编码，通过LSTM和图神经网络提取文本与图片中的交互信息，最后进行酒店的股票预测。 【结果】结合Yelp的旅游评论数据进行实证研究，并与相关基线模型作比较。实验结果表明，本文提出的多模态模型具有优越性，股票预测的平均准确率达到59.10%。 【局限】所提模型仅在Yelp网站的四个酒店的数据集上进行测试，未在其他旅游平台上进一步验证。 【结论】所提的模型能够充分提取不同模态间的交互信息，有效提升酒店股票预测的准确性。
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