自然言語処理による観光情報分析

コロナ禍で苦境にある観光業ですが、ALEON代表が30余年お世話になってきた旅行の復活に人工知能(AI)を役立てることができればと考えています。

世界的に有名な旅行情報サイトから、パリとハワイ(オアフ島)の人気30観光地に寄せられたレビュー文章を自然言語処理を使って分析を試みました。

口コミ情報の収集例

「感動」という言葉に近い値(ベクトル)を持つ言葉はパリとハワイで次のような結果になりました。

パリで、感動に近い言葉
0	感激		0.842752
1	あの		0.771227
2	シャガール	0.710785
3	間近		0.708614
4	実物		0.703756
5	うっとり	0.701354
6	絢爛		0.693387
7	圧巻		0.693202
8	想像		0.688446
9	興奮		0.675637

ハワイ オアフ島で、感動に近い言葉
0	光景		0.823653
1	感激		0.819859
2	言葉		0.801597
3	色		0.793187
4	天国		0.787796
5	エメラルド	0.786288
6	あの		0.785402
7	空		0.780394
8	こんな	    0.778083
9	空気		0.777027

旅行先により感動を受ける要素が大きく異なることが、今回学習した文章たちに含まれていることがわかります。

こうした自然言語処理はニューラルネットワーク技術を使うため敷居が高く感じられますが、手軽に利用できる公開ライブラリ―のひとつで、Webサイトでのレコメンドやチャットボットに使われだしている技術です。

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