【摘 要】
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随着智慧旅游建设的不断发展,文本情感分类已成为智慧旅游中一项关键技术。为此,文章提出了一种面向旅游领域的景点及景点属性的情感分类方法,通过融合旅游知识信息强化景点的语义表示,使用BiLSTM和注意力机制学习旅游评论的情感特征,通过联合学习使景点情感类别和景点属性的情感类别相互关联,实现景点情感类别和景点属性情感类别的预测。在自建的山西旅游评论数据集上进行实验,实验结果表明加入知识信息比之前的模型分类准确率提高了1.4%。利用联合学习将景点情感分类和景点属性情感分类的准确率分别提高0.98%和1.54%,有
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(62072294,62076158,61906112),山西省重点研发计划项目(201803D421024),山西省应用基础研究计划项目(201901D211174),山西省高等学校科技创新项目(2019L0008)。
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随着智慧旅游建设的不断发展,文本情感分类已成为智慧旅游中一项关键技术。为此,文章提出了一种面向旅游领域的景点及景点属性的情感分类方法,通过融合旅游知识信息强化景点的语义表示,使用BiLSTM和注意力机制学习旅游评论的情感特征,通过联合学习使景点情感类别和景点属性的情感类别相互关联,实现景点情感类别和景点属性情感类别的预测。在自建的山西旅游评论数据集上进行实验,实验结果表明加入知识信息比之前的模型分类准确率提高了1.4%。利用联合学习将景点情感分类和景点属性情感分类的准确率分别提高0.98%和1.54%,有
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