送餐服务

今天介绍一篇由悉尼科技大学土木与环境工程学院工程与信息技术学院高级建模和地理空间信息系统中心（CAMGIS）的Anirban Adak等人今年七月发表于Foods(IF: 5.561)的一篇文章。该研究通过比较食品配送服务（FDS）领域中的简单和混合深度学习（DL）技术（LSTM、Bi-LSTM、Bi-GRU-LSTM CNN）进行了情绪分析，并使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）和Local Interpretable Model-Agnostic Explanations（LIME）解释了预测。DL模型在从ProductReview网站提取的客户评论数据集上进行了训练和测试。结果表明，LSTM、Bi-LSTM和Bi-GRU-LSTM-CNN模型的准确率分别为96.07%、95.85%和96.33%。LSTM模型相比其他两个DL模型实现了更低的假阴性率。可解释人工智能（XAI）技术，如SHAP和LIME，揭示了用于验证模型的单词对积极和消极情绪的特征贡献。