基于BERT的端到端旅游评论意见挖掘方法

摘要：

近年来,随着旅游类互联网产品的兴起,网络上产生了大量针对目的景点的主观评论,使用深度学习算法对相关评论进行意见挖掘,帮助游客快速了解景区特点并为旅游监管提供依据,已然成为一个新的趋势.如何将细粒度意见挖掘方法,如方面级情感分析,应用到旅游评论中,成为一个迫切需要解决的问题.针对上述问题,结合方面级情感分析中意见词抽取和类别分类两个子任务,文中提出了一种针对旅游评论的基于BERT的端到端意见挖掘方法.首先利用BERT对旅游评论进行编码,再经过下游指针网络解码后对相应的旅游评论进行序列标注,得到<意见词,类别>二元组,以形成完整的观点表达.通过实验与现有的序列标注方法相比,该方法具有更好的挖掘效果.此外,构造了针对中文旅游网站评论的数据集,可用于中文方面级情感分析各个子任务的研究.

关键词：旅游评论意见挖掘;细粒度意见挖掘;BERT;序列标注;指针网络

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室开放基金项目;国家自然科学基金面上项目;中科院计算机体系结构国家重点实验室开放课题;中央高校基本科研业务费

在线出版日期：2021-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：118-123