Comparación de métodos para clasificar comentarios de lugares turísticos por medio de análisis de sentimiento

Luis Guillermo Herrera-Sarmiento
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Abstract

Hoy en día los turistas luego de visitar algún destino, plasman sus experiencias como opiniones en diversas fuentes digitales, siendo información valiosa para empresas turísticas o relacionadas para identificar qué sitios son una oportunidad de mejora para los turistas durante la planificación de sus viajes. En esta investigación se propone la comparación de Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB) y método propuesto basado en SVM y chi square como método de selección de características. La técnica híbrida propuesta obtuvo el mejor resultado, seguido de SVM y por último Naïve Bayes, cada una con 76,50 %, 67,53 % y 66,91 % de precisión, respectivamente.
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如今,游客在参观了一个目的地后,将他们的体验作为各种数字资源的意见,为旅游或相关公司提供有价值的信息,以确定哪些地方是游客在规划旅行时改善的机会。本文提出了支持向量机(SVM)、naive贝叶斯(NB)和基于SVM和卡方的方法作为特征选择方法的比较。采用混合技术获得了最好的结果,其次是SVM和naive贝叶斯,准确率分别为76.50%、67.53%和66.91%。
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