Yelp 评论评分预测：机器学习与深度学习模型
计算与语言
2020-12-15 v1 信息检索
机器学习
摘要
我们基于 Yelp Open Dataset 从 Yelp 评论预测餐厅评分。给出了数据分布并构建了平衡训练数据集。实验了两种向量化器用于特征工程。实现了四种机器学习模型，包括朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林与线性支持向量机。还应用了四种基于 transformer 的模型，包含 BERT、DistilBERT、RoBERTa 与 XLNet。采用准确率、加权 F1 分数与混淆矩阵进行模型评估。XLNet 在五星分类中达到 70% 准确率，而逻辑回归为 64% 准确率。
引用
@article{arxiv.2012.06690,
title = {Yelp Review Rating Prediction: Machine Learning and Deep Learning Models},
author = {Zefang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.06690},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 13 figures