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使用卷積神經網路進行飯店評論的情緒分析
(2021) 蕭承豪; Hsiao, Cheng-Hao
隨著網路與科技的蓬勃發展，產生了愈來愈多的數據與資料，就文字方面，評論方面占著一個很大一定的比例，這些評論的對象大多是人、產品、服務或活動等。其中線上旅遊論壇的興起使網路成為尋求旅行資訊的主要手段。旅行者在社交網站上相互交流並分享他們的觀點和經驗，每天產生大量評論，以至於產生在線酒店評論信息過載的問題。將近95％的旅行者在做出預訂決定之前先閱讀了在線酒店評論，並且超過三分之一的旅行者認為在網上選擇飯時，評論中表達的觀點是最關鍵的因素。因此，有效識別有益性的評論已成為重要的研究課題。本文藉由擷取歐洲飯店515,000條客戶評論的資料做情緒分析，除了做一般的情緒分析，另外抽取詞性當作特徵，分別為完整資料集，只有形容詞跟副詞的形容詞，以及名詞還有動詞的資料集，經過卷積神經網路的訓練，並觀察實驗結果，效能的評估方式以精準率 (Precision)、召回率 (Recall) 和 F1 分數 (F1-measure, F1)作比較。