Analisi del sentiment basata su aspetti per il centro ecologico di Odisha
Un caso di studio su Konark
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Nell'ambito degli obiettivi globali sostenibili, la crescita economica è una delle principali sfide che ogni parte del mondo deve affrontare. L'Odisha, uno degli Stati orientali in via di sviluppo dell'India, possiede molti luoghi turistici noti che possono contribuire alla generazione di reddito e alla crescita economica. Di recente, il governo ha pianificato di trasformare alcuni luoghi turistici in "centri di eco-ritiro", in modo da attirare un maggior numero di turisti in questi luoghi. Per raggiungere questo obiettivo, il feedback dei turisti deve essere analizzato a fondo, in modo da mi...
Nell'ambito degli obiettivi globali sostenibili, la crescita economica è una delle principali sfide che ogni parte del mondo deve affrontare. L'Odisha, uno degli Stati orientali in via di sviluppo dell'India, possiede molti luoghi turistici noti che possono contribuire alla generazione di reddito e alla crescita economica. Di recente, il governo ha pianificato di trasformare alcuni luoghi turistici in "centri di eco-ritiro", in modo da attirare un maggior numero di turisti in questi luoghi. Per raggiungere questo obiettivo, il feedback dei turisti deve essere analizzato a fondo, in modo da migliorare la qualità del servizio e la crescita del settore turistico. In questo contesto, viene proposto un framework di sentiment analysis basato sugli aspetti, basato sulle recensioni di Google map fornite dai turisti sulla località turistica di Konark. Inizialmente, le recensioni online vengono analizzate utilizzando Selenium. Successivamente, viene proposto un metodo di apprendimento per trasferimento che utilizza e mette a punto il modello BERT. Le prestazioni vengono confrontate con quelle di altri modelli all'avanguardia. Inoltre, per migliorare la velocità di scraping delle recensioni, viene proposto un algoritmo di aggregazione incrementale delle recensioni (IRA). Per una migliore comprensione degli aspetti, si propone anche l'apprendimento a breve termine e a pochi scatti con GPT3. Infine, viene sviluppata un'applicazione web-based per automatizzare le attività.
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