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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 222 - 229 (8page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.3.222
이용수
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Hotel and resort industries analyze customers’ evaluation data collected from various channels to improve the quality of their own facilities and services. Recently, hotel and resort corporations have attempted to predict the customers’ emotions by using machine learning models. However, the scale of the emotion of the data varies from channel to channel. Moreover, each channel has different characteristics such as sentence length and the degree of imbalance by class. Existing models were constructed by each channel but this approach could be inefficient in terms of model operation and management. In this study, we propose a multitask recurrent neural network model that performs two tasks (channels) simultaneously. The proposed model addresses the problems caused by class imbalance and insufficient data by sharing the model’s parameters. In addition, we used attention scores of the words to identify the causes of customers’emotions. The experiment using real data from the resort company demonstrated that the proposed model outperformed the singletask models built based on each channel.
목차
1. 서론
2. 제안 방법론
3. 실험
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Al-Smadi et al.(2018), Deep Recurrent neural network vs. support vector machine for aspect-based sentiment analysis of Arabic hotels’ reviews, Journal of Computational Science, 27, 386-393.
Buhalis, D. and Law, R. (2008), Progress in information technology and tourism management : 20 years on and 10 years after the Internet-The state of eTourism research, Tourism Management, 29(4), 609-623.
Choi, Y. and Lee, C.-H. (2019), A Study on the Negative Emotion and Emotional Exhaustion of The Five Star Hotel Restaurant Employees : Focusing on Attribution Interaction of Negative VOC, Journal of Tourism Sciences, 43(6), 31-47.
Forman, C., Ghose, A., and Wiesenfeld, B. (2008), Examining the relationship between reviews and sales : The role of reviewer identity disclosure in electronic markets, Information Systems Research, 19(3), 291-313.
Ghorpade, T. and Ragha, L. (2012), Featured based sentiment classification for hotel reviews using NLP and Bayesian classification, 2012 International Conference on Communication, Information & Computing Technology (ICCICT), IEEE.
Buhalis, D. and Law, R. (2008), Progress in information technology and tourism management : 20 years on and 10 years after the Internet-The state of eTourism research, Tourism Management, 29(4), 609-623.
Choi, Y. and Lee, C.-H. (2019), A Study on the Negative Emotion and Emotional Exhaustion of The Five Star Hotel Restaurant Employees : Focusing on Attribution Interaction of Negative VOC, Journal of Tourism Sciences, 43(6), 31-47.
Forman, C., Ghose, A., and Wiesenfeld, B. (2008), Examining the relationship between reviews and sales : The role of reviewer identity disclosure in electronic markets, Information Systems Research, 19(3), 291-313.
Ghorpade, T. and Ragha, L. (2012), Featured based sentiment classification for hotel reviews using NLP and Bayesian classification, 2012 International Conference on Communication, Information & Computing Technology (ICCICT), IEEE.
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