基于BERT的端到端旅游评论意见挖掘方法

• 作者: 蔡玉舒 曹扬 江维 詹瑾瑜 李响 杨瑞
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 关键词: 旅游评论意见挖掘 细粒度意见挖掘 BERT 序列标注 指针网络
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 应用前沿与综合
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.09.020

摘要

近年来,随着旅游类互联网产品的兴起,网络上产生了大量针对目的景点的主观评论,使用深度学习算法对相关评论进行意见挖掘,帮助游客快速了解景区特点并为旅游监管提供依据,已然成为一个新的趋势.如何将细粒度意见挖掘方法,如方面级情感分析,应用到旅游评论中,成为一个迫切需要解决的问题.针对上述问题,结合方面级情感分析中意见词抽取和类别分类两个子任务,文中提出了一种针对旅游评论的基于BERT的端到端意见挖掘方法.首先利用BERT对旅游评论进行编码,再经过下游指针网络解码后对相应的旅游评论进行序列标注,得到<意见词,类别>二元组,以形成完整的观点表达.通过实验与现有的序列标注方法相比,该方法具有更好的挖掘效果.此外,构造了针对中文旅游网站评论的数据集,可用于中文方面级情感分析各个子任务的研究.