深度学习驱动的旅游酒店情感分析：从舆情到决策

"情感倾向驱动的旅游酒店大数据网络舆情-论文" 本文主要探讨了如何利用情感倾向计算来理解和分析旅游酒店行业的网络舆情，以支持决策制定。在当前信息化社会，网络舆情成为旅游管理部门和企业获取消费者反馈的重要途径。文章提出了一个创新的方法，该方法首先建立了一个基于酒店评论语义特征的情感词库，这是理解评论情感倾向的基础。 在构建情感词库的过程中，作者们考虑了词汇的语义特性，并从句法角度对情感词进行了扩展，以涵盖更多的表达方式。这一步骤对于捕捉到评论中的微妙情感变化至关重要。接着，他们运用深度学习技术对这些情感特征进行分类，以判断评论的整体情感倾向，如正面、负面或中性。深度学习模型的使用能够提取更深层次的模式，提高情感分析的准确性。 实验部分，研究者选取了湘潭市旅游酒店的评论数据进行舆情分析。实验结果显示，采用该新方法得出的情感倾向更能反映消费者的真实感受，这对于理解消费者的需求和酒店的运营状况具有很高的价值。具体来说，通过对不同酒店评论的舆情分析，可以揭示各酒店的独特优势和管理中存在的问题，为管理者提供决策依据。 文章提供了三个具体的酒店舆情分析实例，展示了情感倾向分析如何帮助识别酒店的竞争优势和改进空间。这些实例进一步证明了情感倾向分析在旅游酒店行业决策支持中的实用性。 这篇论文提出了一个有效的情感倾向计算模型，适用于旅游酒店的大数据网络舆情分析。通过深入理解和分析网络上的评论情绪，不仅可以提升服务质量，还能为旅游酒店的策略制定提供有力的数据支持。这一研究对于旅游管理和信息技术领域都具有重要的理论和实践意义。