基于深度神经网络与主题模型的文本情感分析
——以上海迪斯尼景区游客满意度调查为例

何愉、卫陈泉、陆钰华

（国家统计局上海调查总队，上海 200003）

基于深度神经网络与主题模型的文本情感分析
——以上海迪斯尼景区游客满意度调查为例

何愉、卫陈泉、陆钰华

（国家统计局上海调查总队，上海 200003）

本文尝试以上海迪斯尼景区的网络评价数据为例，通过深度神经网络和主题模型开展文本情感分析。在完成网络数据爬取、基于隐马尔可夫（HMM）模型的中文分词、向量空间（VSM）模型将文本转向量等一系列数据源和数据预处理工作后，通过机器学习中的多层感知器（MLP）神经网络进行建模，并构建主题模型。本文将大数据的开发与当前的统计调查有机结合，探索一条对社会各领域评价调查具有可复制可推广的大数据调查模式。

文本挖掘；神经网络；主题模型；情感分析；VSM模型

随着社会和科技的发展，尤其是在当前大数据研究应用的背景下，传统调查受限于时间和空间，调查效率相对偏低，调查数据质量控制难度和成本不断增加，调查数据的时效性相对偏弱等不足进一步显现。大数据时代的来临，为我们提供了全新的获取数据的渠道，也为我们创新调查方式，更加快捷、高效、科学地评估用户满意度水平提供了一种可能。

本文尝试以上海迪斯尼景区的网络文本评价为例，通过深度神经网络和主题模型开展文本情感分析。当前传统的满意度调查主要通过问卷调查的方式开展，通过浏览网站不难发现，网络评价分为定量评价（如打分、标星）和定性评价（如文字描述）两种。……