論文の概要: Business Analysis: User Attitude Evaluation and Prediction Based on Hotel User Reviews and Text Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16744v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 19:40:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:53:01.653163
- Title: Business Analysis: User Attitude Evaluation and Prediction Based on Hotel User Reviews and Text Mining
- Title（参考訳）: ビジネス分析:ホテルのユーザレビューとテキストマイニングに基づくユーザ態度評価と予測
- Authors: Ruochun Zhao, Yue Hao, Xuechen Li,
- Abstract要約: 本研究では,高度な自然言語処理(NLP)とBERTモデルを用いて,ユーザレビューの分析を行う。
BERTモデルは感情を正確に分類し、満足と不満のパターンを明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.436840459351393
- License:
- Abstract: In the post-pandemic era, the hotel industry plays a crucial role in economic recovery, with consumer sentiment increasingly influencing market trends. This study utilizes advanced natural language processing (NLP) and the BERT model to analyze user reviews, extracting insights into customer satisfaction and guiding service improvements. By transforming reviews into feature vectors, the BERT model accurately classifies emotions, uncovering patterns of satisfaction and dissatisfaction. This approach provides valuable data for hotel management, helping them refine service offerings and improve customer experiences. From a financial perspective, understanding sentiment is vital for predicting market performance, as shifts in consumer sentiment often correlate with stock prices and overall industry performance. Additionally, the study addresses data imbalance in sentiment analysis, employing techniques like oversampling and undersampling to enhance model robustness. The results offer actionable insights not only for the hotel industry but also for financial analysts, aiding in market forecasts and investment decisions. This research highlights the potential of sentiment analysis to drive business growth, improve financial outcomes, and enhance competitive advantage in the dynamic tourism and hospitality sectors, thereby contributing to the broader economic landscape.
- Abstract（参考訳）: ポストパンデミック時代、ホテル産業は経済回復において重要な役割を担い、消費者の感情が市場の動向に影響を及ぼす。
本研究では、高度な自然言語処理(NLP)とBERTモデルを用いて、ユーザレビューを分析し、顧客満足度に関する洞察を抽出し、サービス改善を導く。
レビューを特徴ベクトルに変換することで、BERTモデルは感情を正確に分類し、満足と不満のパターンを明らかにする。
このアプローチは、ホテル管理のための貴重なデータを提供し、サービスの提供を洗練し、顧客エクスペリエンスを向上させるのに役立つ。
消費者の感情の変化は、しばしば株価や業界全体のパフォーマンスと相関するので、金融の観点からは、市場パフォーマンスを予測する上で、感情を理解することが不可欠である。
さらに、この研究は感情分析におけるデータ不均衡に対処し、モデルロバスト性を高めるためにオーバーサンプリングやアンダーサンプリングのようなテクニックを採用する。
結果は、ホテル業界だけでなく、市場予測や投資決定を支援する金融アナリストにも実用的な洞察を与えます。
本研究は, ビジネス成長の促進, 財務成果の向上, ダイナミック観光・ホスピタリティ分野の競争優位性向上など, 感情分析の可能性を強調し, より広範な経済状況に寄与するものである。
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