2022年，海南科技职业大学科研团队通过深度研究，第一作者科研副院长符茂正、通讯作者潘灵副校长在国际期刊《Mathematical Problems in Engineering 》发表文章“Sentiment Analysis of Tourist Scenic Spots Internet Comments Based on LSTM”。财经学院与海南自贸港商贸旅游研究基地的科研团队共同参与完成了本文的研究和撰写。

科研团队首先分析了旅游与互联网融合的前景，然后讨论了旅游景点的在线口碑与游客在线评论之间的关系。考虑到旅游景点的在线口碑是一个有价值的参考因素，我们从自然语言处理的技术角度研究游客在线评论的情感特征，并计划从情感的角度扩展口碑排名。特征。针对上述问题，我们提出了一种改进的 LSTM 框架，用于旅游评论的情感特征提取。我们摒弃了传统的字典和机器学习方法。选择深度神经网络方法将多情感旅行评论分解为不同的词素级别进行分类。然后，通过预处理、文本情感主题检测、情感分类网络，最终实现对评论情感特征的准确把握。为了测试我们方法的性能，我们使用爬虫建立了一个网络评论数据库进行实验验证。实验结果表明，我们的方法在评论情感检测中保持了 90% 以上的准确率，明显优于字典方法和机器学习方法。

这是财经学院研究团队首次在，SCI （JCR 影响因子1.43，Q4, 中科院4区）期刊上发表研究成果。

  据悉，符茂正团队通过预训练的深度神经网络模型最重要的数据集的体积。团队的数据集合体量远不能满足后面的研究，团队将在接下来的研究中继续关注网络评论数据集的构建。对于网络的优化，团队会考虑使用双向循环神经网络来处理两个极性字符情感特征序列，以达到更好的情感检测精度。