Aspektbasierte Stimmungsanalyse für das Öko-Retreat-Zentrum in Odisha - Panigrahi, Niranjan;Kumar, Sudhanshu;Parida, Pratyush
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Im Hinblick auf die nachhaltigen globalen Ziele ist das Wirtschaftswachstum eine der größten Herausforderungen für jeden Teil der Welt. Odisha, einer der sich entwickelnden östlichen Bundesstaaten Indiens, verfügt über viele bekannte Touristenorte, die zur Einkommensgenerierung und zum Wirtschaftswachstum beitragen können. Kürzlich hat die Regierung des Bundesstaates geplant, einige Touristenorte zu "Öko-Retreat-Zentren" zu machen, die mehr Touristen an diese Orte locken können. Um dieses Ziel zu erreichen, muss das Feedback der Touristen gründlich analysiert werden, um sowohl die Qualität der…mehr

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Produktbeschreibung
Im Hinblick auf die nachhaltigen globalen Ziele ist das Wirtschaftswachstum eine der größten Herausforderungen für jeden Teil der Welt. Odisha, einer der sich entwickelnden östlichen Bundesstaaten Indiens, verfügt über viele bekannte Touristenorte, die zur Einkommensgenerierung und zum Wirtschaftswachstum beitragen können. Kürzlich hat die Regierung des Bundesstaates geplant, einige Touristenorte zu "Öko-Retreat-Zentren" zu machen, die mehr Touristen an diese Orte locken können. Um dieses Ziel zu erreichen, muss das Feedback der Touristen gründlich analysiert werden, um sowohl die Qualität der Dienstleistungen als auch das Wachstum des Tourismussektors zu verbessern. In diesem Zusammenhang wird ein aspektbasierter Stimmungsanalyserahmen vorgeschlagen, der auf Google-Map-Bewertungen basiert, die von Touristen für den Touristenort Konark abgegeben wurden. Zunächst werden die Online-Bewertungen mit Selenium ausgewertet. Dann wird eine Transfer-Learning-Methode vorgeschlagen, die dasBERT-Modell nutzt und fein abstimmt. Die Leistung wird mit anderen modernen Modellen verglichen. Zur Verbesserung der Geschwindigkeit beim Abwracken von Bewertungen wird ein inkrementeller Bewertungsaggregator-Algorithmus (IRA) vorgeschlagen. Für ein besseres Verständnis der Aspekte werden auch Prompt-Engineering und "few-shot learning" mit GPT3 vorgeschlagen. Schließlich wird eine webbasierte Anwendung entwickelt, um die Aufgaben zu automatisieren.
Autorenporträt
Dr. Niranjan Panigrahi schloss sein Studium der Informatik und Ingenieurwissenschaften am NIT, Rourkela, Indien im Jahr 2009 ab und promovierte am NIT, Rourkela, Indien im Jahr 2017. Zurzeit arbeitet er als Assistenzprofessor in der Abteilung für CSE, Parala Maharaja Engineering College, Berhampur, Odisha.