旅游的高质量发展与实现人民对美好生活的向往息息相关。该文基于“旅游与消费”“旅游与数字技术”“文旅与产业发展”三大主题借助可视化分析软件CiteSpace对Web of Science数据库收录文献进行聚类分析研究,总结当前文旅产业转型升级...旅游的高质量发展与实现人民对美好生活的向往息息相关。该文基于“旅游与消费”“旅游与数字技术”“文旅与产业发展”三大主题借助可视化分析软件CiteSpace对Web of Science数据库收录文献进行聚类分析研究,总结当前文旅产业转型升级尚需关注的问题,为数字赋能文旅融合创新发展、培育文旅新业态及创新旅游消费场景提出对策建议。展开更多
社交文本的情感分析主要存在结构不规则、特征稀疏和分类效果不理想等问题。针对这些问题,提出了一种双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)和胶囊网络(Capsule network,CapsNet)混合模型(BiLSTM-CapsNet)...社交文本的情感分析主要存在结构不规则、特征稀疏和分类效果不理想等问题。针对这些问题,提出了一种双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)和胶囊网络(Capsule network,CapsNet)混合模型(BiLSTM-CapsNet)。该模型先使用胶囊网络提取单个特征词在整个句子中的位置语义信息,再使用双向长短期记忆网络提取社交文本的上下文词语之间的关系,最后通过softmax分类器,进行情感倾向的分类。试验结果表明,该模型在粗粒度和细粒度情感分类中都有优势。展开更多
文摘旅游的高质量发展与实现人民对美好生活的向往息息相关。该文基于“旅游与消费”“旅游与数字技术”“文旅与产业发展”三大主题借助可视化分析软件CiteSpace对Web of Science数据库收录文献进行聚类分析研究,总结当前文旅产业转型升级尚需关注的问题,为数字赋能文旅融合创新发展、培育文旅新业态及创新旅游消费场景提出对策建议。
文摘社交文本的情感分析主要存在结构不规则、特征稀疏和分类效果不理想等问题。针对这些问题,提出了一种双向长短期记忆网络(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)和胶囊网络(Capsule network,CapsNet)混合模型(BiLSTM-CapsNet)。该模型先使用胶囊网络提取单个特征词在整个句子中的位置语义信息,再使用双向长短期记忆网络提取社交文本的上下文词语之间的关系,最后通过softmax分类器,进行情感倾向的分类。试验结果表明,该模型在粗粒度和细粒度情感分类中都有优势。
