基于BERT和LDA模型的酒店评论文本挖掘

通过主题模型对酒店评论文本进行文本挖掘，有利于引导酒店管理者和客户对评论信息做出合适的鉴别和判断。提出一种基于预训练的BERT语言模型与LDA主题聚类相结合的方法；利用中文维基百科语料库训练BERT模型并从中获取文本向量，基于深度学习算法对评论文本进行情感分类；通过LDA模型对分类后的文本进行主题聚类，分别获取不同情感极性文本的特征主题词，进而挖掘出酒店客户最为关注的问题，并对酒店管理者提出具有参考价值的建议。实验结果表明，通过BERT模型获取的文本向量在情感分类任务中表现较好，且BERT-LDA文本挖掘方法能使酒店评论文本的主题更具表达性。