Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Nghiên cứu và ứng dụng Deep Learning trong tổng hợp ý kiến khách hàng điện tử: Trường hợp bài toán dịch vụ khách sạn
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nghiên cứu và ứng dụng Deep Learning trong tổng hợp ý kiến khách hàng điện tử: Trường hợp bài toán dịch vụ khách sạn
Thiên Ðức
833
7
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc thu thập và trích xuất thông tin bình luận trên văn bản tiếng Việt, thực nghiệm trên tập dữ liệu của bài toán dịch vụ khách sạn. Ứng dụng Deep Learning với các mô hình mạng Neural DNN, CNN, Bi-LSTM để phân lớp sắc thái bình luận là tích cực hay tiêu cực, với kết quả độ chính xác đạt 96%. | Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG DEEP LEARNING TRONG TỔNG HỢP Ý KIẾNKHÁCH HÀNG ĐIỆN TỬ TRƯỜNG HỢP BÀI TOÁN DỊCH VỤ KHÁCH SẠN AN APPLICATION OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING DEEP LEARNINGAND RULE-BASED FOR SENTIMENT ANALYSIS OF ONLINE CUSTOMER REVIEWS A CASE STUDY FROM HOTEL SERVICE GVHD Nguyễn Thành Thủy SVTH Trần Thị Châu Giang Ngô Triệu Long Nguyễn An Phú Trương Đình Hoàng Nguyễn Mạnh Dần Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng thuynt@due.edu.vn TÓM TẮT Thời đại kết nối và sức mạnh của hiệu ứng cộng đồng truyền miệng luôn là một trong những phương thức marketing hiệu quả nhất. Ngày nay các bình luận đánh giá của khách hàng về trải nghiệm của họ đối với một hàng hóa dịch vụ trên các phương tiện truyền thông xã hội rất được chú trọng. Chúng là một nguồn tham khảo quan trọng mang lại quyết định cho sự lựa chọn của khách hàng mới và là cơ sở để xây dựng và cải tiến chất lượng dịch vụ nhằm gia tăng sự hài lòng và trung thành của khách hàng đối với doanh nghiệp. Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc thu thập và trích xuất thông tin bình luận trên văn bản tiếng Việt thực nghiệm trên tập dữ liệu của bài toán dịch vụ khách sạn. Ứng dụng Deep Learning với các mô hình mạng Neural DNN CNN Bi-LSTM để phân lớp sắc thái bình luận là tích cực hay tiêu cực với kết quả độ chính xác đạt 96 . Ứng dụng kỹ thuật Rule-Based để phân tách thực thể làm cơ sở cho việc chấm điểm chất lượng dịch vụ dựa trên mức độ hài lòng của khách hàng. Từ khóa NLP Deep Learning CNN DNN Bi-LSTM Rule-Based. ABSTRACT In the age of connection word of mouth is always one of the best effective marketing methods via the community power. Recently customers reviews about their real experience on goods or services on social media are highly focused. They are not only a trustful reference source for a new customer on making decisions but also an important information for managers to maintain and improve their service quality which can .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Khái niệm và quan niệm về nghiên cứu cơ bản
Biện pháp quản lí hoạt động phổ biến, bồi dưỡng và nghiên cứu ứng dụng Khoa học - Công nghệ ở các viện nghiên cứu ứng dụng Khoa học - Công nghệ tại Thành phố Hồ Chí Minh
Bài giảng Chương 4: Các ứng dụng của lò phản ứng nghiên cứu - PGS.TS Nguyễn Nhị Điền
Tạp chí khoa học và công nghệ: Nghiên cứu ứng dụng mã nguồn mở Lucene để xây dựng phần mềm tìm kiếm thông tin trên văn bản
Tạp chí khoa học và công nghệ: Nghiên cứu khả năng chịu lực vật liệu tre hỗn hợp (composite) ứng dụng trong xây dựng
Tạp chí khoa học và công nghệ: Nghiên cứu trạng thái ứng suất và biến dạng của các lớp vật liệu composite trong liên kết dạng chữ T dưới tác dụng của tải trọng tĩnh bằng phương pháp phân tử hữu hạn
Chuyên đề nghiên cứu sinh: Tính toán thiết kế cấu hình che chắn phóng xạ cho kênh nơtron phục vụ nghiên cứu cơ bản và ứng dụng tại lò phản ứng hạt nhân Đà Lạt
Một số lưu ý trong nghiên cứu, điều trị bệnh ung thư
Luận văn Thạc sĩ Quản lý khoa học và công nghệ: Đổi mới quy trình xét chọn đề tài nghiên cứu khoa học theo định hướng nhu cầu nhằm nâng cao khả năng ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực hiện ở tỉnh Bạc Liêu
Báo cáo tổng kết đề tài: Xuất một số giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý hoạt động nghiên cứu khoa học công nghệ (lĩnh vực khoa học giáo dục) ở một số cơ sở nghiên cứu
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.