基于机器学习和统计回归的分解酒店文本描述方法

本发明公开了基于机器学习和统计回归的分解酒店文本描述方法，包括：采集酒店描述样本，包括消费者针对酒店的文字描述、照片的数量、联系信息以及消费者评论和评级；将经过处理的酒店描述样本输入分类器，将酒店描述样本内容分解为功能、位置和情感内容，基于酒店描述样本内容类型，通过统计回归方法，建立针对消费者评论量和平均消费者评分的多层次一般线性模型，完成消费者行为的分析；本发明所设计的方法提供了准确和自动化的酒店描述分解的模型，并完成了文本内容对评论平台上消费者参与度的差异化影响的分析。该发明不仅为酒店文本描述的分解提供了语料库和自动化模型，而且还实现了消费者行为的分析和预测。

《基于机器学习和统计回归的分解酒店文本描述方法》是一发明专利，专利号为 2024106839907，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为潘雪;余杨;韩梦娇，申请日期为2024-05-30，公开（公告）日期为2024-10-11，国际专利分类号（IPC）为 G06F 40/205 (2020.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于机器学习和统计回归的分解酒店文本描述方法，包括：采集酒店描述样本，包括消费者针对酒店的文字描述、照片的数量、联系信息以及消费者评论和评级；将经过处理的酒店描述样本输入分类器，将酒店描述样本内容分解为功能、位置和情感内容，基于酒店描述样本内容类型，通过统计回归方法，建立针对消费者评论量和平均消费者评分的多层次一般线性模型，完成消费者行为的分析；本发明所设计的方法提供了准确和自动化的酒店描述分解的模型，并完成了文本内容对评论平台上消费者参与度的差异化影响的分析。该发明不仅为酒店文本描述的分解提供了语料库和自动化模型，而且还实现了消费者行为的分析和预测。

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