【摘 要】
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人工处理旅游评论需要耗费大量人力,如何自动分析旅游评论检测出导游违规行为,为旅游监管提供依据,成为一个迫切需要解决的热点问题。该文提出了一种基于TextCNN和LightGBM的
【机 构】
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电子科技大学信息与软件工程学院,中电科大数据研究院有限公司,提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室
【基金项目】
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提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室开放基金项目(W-2019007),四川省科技计划项目(2018CC0136),中科院计算机体系结构国家重点实验室开放课题(CARCH201811),中央高校基本科研业务费(ZYGX2018J077,ZYGX2019J078)。
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人工处理旅游评论需要耗费大量人力,如何自动分析旅游评论检测出导游违规行为,为旅游监管提供依据,成为一个迫切需要解决的热点问题。该文提出了一种基于TextCNN和LightGBM的导游违规行为检测方法,首先构建旅游评论的文本卷积神经网络(TextCNN)从海量旅游评论信息中筛选出负面评论;再将这些负面评论送入基于梯度提升决策树(LightGBM)的导游违规行为分类模型,分析得到导游违规行为的具体类型分类及分类概率。使用准确率、召回率、F1值等多个性能指标对提出的模型进行测试与分析,实验数据表明,基于Text
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