基于多级规约CRF 模型景点评论观点分析方法
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(71373203);西安航空学院2018 年大学生创新创业训练计划项目(DCX2018056)


Analysis Method of Tourist Attractions Viewpoint Based on Multi-level Constraint CRF Model
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对旅游发展趋势及旅游景点评论观点抽取的难题,提出一种基于机器学习的多级规约条件随机场 (conditional random field,CRF)模型的旅游景点评论观点分析方法。分析常见观点分析方法,利用CRF 算法从数据 集中提取评价观点,基于评论者关系特征构建景点虚假评论者自动识别模型对其评论观点进行过滤,并对评论观点 的相关性进行观点合并。实验结果表明:该方法较其他常见方法在准确率、召回率方面有明显提高,且查准率-召回 率曲线(precision and recall,PR)及接受者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线效果良好,对游客选 择旅游目标具有很好的决策作用。

    Abstract:

    It’s difficult to extract the development trend of tourist and viewpoint for tourist attractions, propose the tourist attractions viewpoint analysis method based on machine learning multi-level constraints CRF model. Analyzes common review analysis method, use CRF algorithm to extract review from data set, and establish an automatic recognition model for false reviewers and their viewpoints based on the characteristics of the reviewer relationship, filter false reviewer viewpoints, and combine viewpoints with respect to the relevance of the review viewpoints. The experimental results show that, the method is better than other common methods in terms of precision and recall, and the PR and ROC curves are good, the method has a good decision-making function for the tourist to choose the traveling target.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李 川.基于多级规约CRF 模型景点评论观点分析方法[J].,2020,39(01).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2019-09-04
  • 最后修改日期:2019-09-27
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2020-04-24
  • 出版日期: