随着互联网技术的迅猛发展,电子商务日益成熟,越来越多的消费者更加青睐在线上选购商品。因此,在线预订酒店这一消费模式应运而生。在线预订虽然可以帮助消费者打破时间与空间的限制,实现远程选择酒店的目的,但也存在一些问题,如价格欺诈、虚假宣传、不善沟通等。为了引导客户作出更优的预订选择,提高在线预订酒店的满意度,本文以在线预订平台的酒店数据信息为基础,提出基于多层次语义融合的酒店服务质量等级评价方法,主要开展以下三个方面的研究工作:（1）基于在线评论的酒店服务质量等级评价指标体系构建。首先,通过文献的调研与整理,初步构建酒店服务质量等级评价指标体系;然后,提出一种基于注意力机制和混合神经网络的评价方面抽取模型,重点构建由CNN和Bi LSTM组成的混合神经网络,实现评价方面抽取。最后,对初步构建的评价指标体系进行修改与调整,构建基于在线评论的酒店服务质量等级评价指标体系。（2）基于多层次语义融合的酒店服务质量等级评价方法。首先,将酒店评论短句与评价指标一一对应;然后,提出一种基于多层次语义融合的情感分类模型,分别构建词语级、字符级两种特征提取通道,从字、词两个不同的层面提取文本特征,每个通道均采用由CNN和Bi LSTM组成的混合神经网络,并引入词性注意力机制,利用CNN的强学习能力提取局部语义特征信息,利用Bi LSTM全局特征提取能力捕捉长距离的上下文语义信息,再将词语级、字符级两种通道提取的特征进行拼接,实现多层次语义融合。最后通过对比实验,验证了基于多层次语义融合的酒店服务质量评价方法具有更高的评估准确率。（3）酒店服务质量等级评价系统设计及实现。基于本文研究成果,开发了酒店服务质量等级评价系统,实现酒店服务质量等级评价。本文通过挖掘在线预订平台的酒店评论信息,利用深度学习等相关技术进行数据分析,对酒店服务质量等级进行评价,真实地反映酒店各项服务的质量状况,从而为消费者选择酒店提供参考,降低在线预订酒店的风险。