سیده آرمینا محسنی

رشد اینترنت، شبکه های اجتماعی و وبسایت های تجارت الکترونیک بستری جهت ارائه عقاید و نظرات برای کاربران فراهم می نمایند. در سال های اخیر بسیاری از کاربران احساسات و نظرات خوب یا بد خود را در مورد غذا، خدمات، کیفیت و فضای رستوران ها در بسترهای آنلاین بیان می کنند. این نظرات برای تصمیم گیری سایرکاربران و همینطور رستوران ها جهت حفظ کیفیت، توسعه ی محصول و برندشان بسیار مهم می باشند. تحلیل احساسات رویکردی جهت پردازش زبان طبیعی است و امکان تحلیل سیستماتیک نظرات کاربران را فراهم می نماید. با توجه به اهمیت این موضوع هدف این مطالعه ارائه ی مدل تحلیل احساسات نظرات سایت تریپ ادوایزر درباره ی رستوران های ایرانی می باشد. در این تحقیق ما تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه بر اساس الگوریتم یادگیری عمیق شبکه ی عصبی حافظه ی طولانی کوتاه مدت استاندارد را برای استخراج احساسات کاربران در مورد رستوران ها پیشنهاد نموده ایم. برای آموزش مدل، 4000 نظر طبق چهار جنبه در سه حالت عدم اشاره، مثبت و منفی برچسب زده شد و گام های مطالعه طبق متدولوژی کریسپ صورت گرفت. میزان دقت برای معیارهای غذا، سرویس، قیمت و اتمسفر به ترتیب 82%، 86%، 87% و 81% به دست آمد. این نتایج نشان از کارایی و عملکرد قابل قبول مدل برای تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه ی رستوران ها است. همچنین جنبه ی غذا و اتمسفر به ترتیب مهم ترین جنبه ها برای مشتریان رستوران های ایرانی محسوب می شوند. رستوران داران و صاحبان کسب وکار می توانند از مدل توسعهیافته برای کسب مزیت رقابتی و یافتن نقاط قوت و ضعف خود استفاده کنند.