从酒店评论评估客源国籍构成
计算与语言
2023-08-14 v1 机器学习
摘要
许多酒店针对特定市场开展客源获取工作，以最好地预期客人的个人偏好与需求。同样，此类战略定位是有效分配营销预算的先决条件。官方统计报告了来自不同国家的访客数量，但不存在关于单个企业客源构成的细粒度信息。然而，竞争者、供应商、研究人员和公众对此类数据日益增长的兴趣。我们展示了如何利用机器学习从非结构化文本评论中提取对客源国籍的提及，从而动态评估和监测单个企业的客源构成动态。特别地，我们表明，预训练词嵌入与堆叠LSTM层这一相当简单的架构，比更复杂的最先进语言模型提供了更好的性能-运行时权衡。
引用
@article{arxiv.2308.06175,
title = {Assessing Guest Nationality Composition from Hotel Reviews},
author = {Fabian Gröger and Marc Pouly and Flavia Tinner and Leif Brandes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.06175},
year = {2023}
}