【摘 要】
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近年来,使用机器学习算法从导游投诉文本数据中识别出导游违规行为,辅助旅游监管人员工作,为旅游监管提供依据,成为一个必然趋势。然而导游投诉文本存在着语料单一、难以获取
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,中电科大数据研究院有限公司,提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室
【基金项目】
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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(W-2019007),四川省科技计划项目(2018CC0136),中科院计算机体系结构国家重点实验室开放课题(CARCH201811),中央高校基本科研业务费(ZYGX2018J077,ZYGX2019J078)
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近年来,使用机器学习算法从导游投诉文本数据中识别出导游违规行为,辅助旅游监管人员工作,为旅游监管提供依据,成为一个必然趋势。然而导游投诉文本存在着语料单一、难以获取等困难,如何对这些导游投诉文本进行文本增强以满足导游违规行为识别需要,是一个迫切需要解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于EDA(easy data augmentation)和回译的导游投诉文本混合增强方法。从EDA和回译两个角度对导游投诉文本进行增强,将两种方法返回的增强投诉语料进行混合,得到最终的增强文本;并将该方法在实际的导游违规行为
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