基于预训练模型和基础词典扩展的酒店评论情感分析

摘要：

本文主要针对酒店领域的评论信息进行情感分析,研究用户对于酒店配置、服务等方面的态度,以便为酒店提高个性化服务质量提供一定的帮助.本文基于BiLSTM神经网络构建预训练模型进行实验,同时与传统的机器学习算法进行比较,实验结果显示,相较于朴素贝叶斯,支持向量机的分析准确率更为稳定,而利用预训练模型进行预测的精确率相比前两者有小幅度的提高;同时以基础词典为主体,构建适用于酒店评论的扩展情感词典,对否定词的权重进行了弱化处理,减小对带有相反含义语句的分类效果的影响,将基础词典与扩展词典对获取的同一语料进行情感分类,比较二者的结果表明采用扩展词典进行正向分类的准确率为86％,负向分类的准确率为84％,结果显示扩展词典分类比基础词典的分类效果更好.

关键词：情感分析、预训练模型、情感词典、支持向量机、自然语言处理

所属期刊栏目：31

分类号：TP393;TP181;G252

资助基金：广东省基础与应用基础研究基金2021A151501117

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：296-308