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游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究
被引量：
15
1
作者
李君轶
任涛
陆路正
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期507-520,共14页
旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算...
旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现:(1)基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。(2)机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。(3)基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。
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关键词
旅游文本大数据
情感计算
情感词典
机器学习
深度学习
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职称材料
题名
游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究
被引量：
15
1
作者
李君轶
任涛
陆路正
机构
陕西师范大学地理科学与旅游学院
陕西省旅游信息科学重点实验室
出处
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期507-520,共14页
基金
国家自然科学基金面上项目(41571135)
陕西省重点产业创新链(群)-社会发展领域项目(2019ZDLSF07-04)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(14SZZD02).
文摘
旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现:(1)基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。(2)机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。(3)基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。
关键词
旅游文本大数据
情感计算
情感词典
机器学习
深度学习
Keywords
the text of tourism big data
affective computing
emotion dictionary
machine learning
deep learning
分类号
F590 [经济管理—旅游管理]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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被引量
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1
游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究
李君轶
任涛
陆路正
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
15
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职称材料
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引证文献
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