Kadupu Durga Prasad / Suneel Kumar Duvvuri
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
W erze cyfrowej gwałtowny rozwój platform internetowych znacząco zmienił branżę hotelarską, w której na decyzje klientów coraz większy wpływ mają recenzje tworzone przez użytkowników. Recenzje te dostarczają cennych informacji na temat doświadczeń klientów; jednak ogromna ilość nieustrukturyzowanych danych tekstowych sprawia, że ręczna analiza jest nieefektywna i niepraktyczna. Aby sprostać temu wyzwaniu, w niniejszym badaniu zaproponowano zautomatyzowany system analizy sentymentu wykorzystujący techniki głębokiego uczenia się do klasyfikacji recenzji hoteli na pozytywne i negatywne. W badaniach wykorzystano zbiory danych na dużą skalę, obejmujące ponad 500 000 recenzji hoteli, które zostały poddane szeroko zakrojonemu przetwarzaniu wstępnemu, w tym czyszczeniu tekstu, tokenizacji, usuwaniu słów zbędnych oraz równoważeniu danych w celu zapewnienia niezawodności modelu. Przeprowadzono eksploracyjną analizę danych (EDA) w celu zrozumienia rozkładu danych i wydobycia znaczących wzorców. Przetworzone dane tekstowe są następnie przekształcane na reprezentacje liczbowe przy użyciu technik tokenizacji i wypełniania sekwencji.