旅客评论分析系统
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案例介绍
1、 公司每天都会收到来自问卷、微博、外部网站等多个渠道反馈的旅客意见，人工分析存在效率低、统计难等问题。通过建立分析模型，自动识别评论的情感取向、业务问题，从而更好地发掘旅客反馈的焦点问题，了解自身服务短板，为提升服务质量输入价值。
2、 通过智能识别技术，对每条旅客评论进行多维度分类，对旅客评论进行情感、业务类别两个维度进行分类。
3、 服务基于深度学习文本分类技术，使用 TextCNN、DPCNN、Bert 训练多种文本分类模型。服务基于 Java、Python、Pytorch 开发。
4、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
2、 通过智能识别技术，对每条旅客评论进行多维度分类，对旅客评论进行情感、业务类别两个维度进行分类。
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4、项目中负责需求调研、方案设计、模型开发、服务发布、日常运维等工作。
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1、 公司每天都会收到来自问卷、微博、外部网站等多个渠道反馈的旅客意见，人工分析存在效率低、统计难等问题。通过建立分析模型，自动识别评论的情感取向、业务问题，从而更好地发掘旅客反馈的焦点问题，了解自身服务短板，为提升服务质量输入价值。
2、 通过智能识别技术，对每条旅客评论进行多维度分类，对旅客评论进行情感、业务类别两个维度进行分类。
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