A Natural Language Processing Framework for Hotel Recommendation Based on Users’ Text Reviews

要約

近年、ホテル推薦システムにおける人工知能アルゴリズムの応用がますます注目を集めている。この分野で有効であることが証明されているそのような手法の一つは、より効率的な推薦システムを作成するために、ユーザーのテキストレビューから意味的知識を抽出することができるディープラーニング、特に自然言語処理モデルです。これは、ホテル滞在経験に関するテキストレビュー形式のフィードバックに基づいて、ユーザーの好みや感情を分類できるインテリジェントモデルの開発につながる。本研究では、自然言語処理フレームワークを提案し、利用者のテキストレビューを利用して、利用者の嗜好に基づいた最適なホテルのパーソナライズされた推薦を提供する。このフレームワークは、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）と、顧客のホテルレビューテキストを「悪い」、「良い」、「素晴らしい」推奨ホテルに分類する微調整／検証パイプラインに基づいている。我々が提案するホテル推薦システムは、ユーザーの嗜好と過去の予約履歴に基づいてパーソナライズされた推薦を提供することにより、宿泊施設を予約する際のユーザー体験を大幅に向上させることができることが分かった。

要約(オリジナル)

Recently, the application of Artificial Intelligence algorithms in hotel recommendation systems has become an increasingly popular topic. One such method that has proven to be effective in this field is Deep Learning, especially Natural Language processing models, which are able to extract semantic knowledge from user’s text reviews to create more efficient recommendation systems. This can lead to the development of intelligent models that can classify a user’s preferences and emotions based on their feedback in the form of text reviews about their hotel stay experience. In this study, we propose a Natural Language Processing framework that utilizes customer text reviews to provide personalized recommendations for the most appropriate hotel based on their preferences. The framework is based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and a fine-tuning/validation pipeline that categorizes customer hotel review texts into ‘Bad,’ ‘Good,’ or ‘Excellent’ recommended hotels. Our findings indicate that the hotel recommendation system we propose can significantly enhance the user experience of booking accommodations by providing personalized recommendations based on user preferences and previous booking history.

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