基于主题情感联合分析的游客画像构建与分析

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游客画像是旅游智能实现的关键步骤,而网络文本作为现代游客承载感知和表达观点的载体,日益成为游客画像构建与分析的重要数据来源。已有的自然语言处理技术对于用户画像的挖掘主要关注用户的需求和情感,但缺少了技术与旅游应用的有效衔接。而且,现有文本挖掘技术中,主题和情感往往被割裂分析,缺乏相互指向性,无法有效提取用户细粒度的意见挖掘。针对现有技术的局限性,研究提出一种变分自编码的有监督主题情感联合分析模型(SJST-VAE模型),以一种更适合主题挖掘过程的神经变分推断形式,并利用情感监督主题的识别进而辅助预测情感分类,从而实现不同类型酒店中不同性别用户群体游客的细粒度意见挖掘。结论表明,SJST-VAE模型相较于其他基准模型在主题挖掘上具有较好的性能,同时表现出不错的情感分类准确率。SJST-VAE模型对游客的意见挖掘方法提供了一种新的思路。
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