Miről írnak a budapesti fine dining éttermek vendégei? Éttermi vendégvélemények témamodellezése neurális témamodellel = What do the customers of fine-dining restaurants write about? The themes-modelling of textual guest reviews of such restaurants with a neural topic modelling method

Hinek, Mátyás (2025) Miről írnak a budapesti fine dining éttermek vendégei? Éttermi vendégvélemények témamodellezése neurális témamodellel = What do the customers of fine-dining restaurants write about? The themes-modelling of textual guest reviews of such restaurants with a neural topic modelling method. TURIZMUS BULLETIN, 25 (1). pp. 15-24. ISSN 1416-9967

Preview

Text 2tb.pdf - Published Version Download (626kB) | Preview

Abstract

A tanulmány a budapesti fine dining éttermek szöveges vendégértékeléseinek témáit elemzi a BERTopic, egy neurális témamodellezési módszer, segítségével. A tanulmány 10.962 angol nyelvű, a Tripadvisorról származó, 2007 és 2024 márciusa között gyűjtött értékelést elemez. A hagyományos témamodellezési módszereknek korlátai vannak, különösen rövid szövegek esetében. A BERTopic a Sentence-BERT beágyazásokat kihasználva szemantikailag koherensebb témaazonosítást kínál. A vendégértékelések témamodellezése során 40 témát azonosítottunk, amelyek az éttermi szolgáltatás szinte minden aspektusát lefedik. Vizsgáltuk a számszerű vendégértékelések és az azonosított témák kapcsolatát, valamint azt, hogy az idő múlásával egyes témák aránya hogyan változott a véleményekben. A kutatás arra a következtetésre jutott, hogy bár a BERTopicnak vannak korlátai, ígéretesnek tűnik nagy mennyiségű szöveges adat elemzésében. | This paper analyses the themes of textual guest reviews of fine dining restaurants in Budapest using BERTopic, a neural topic modelling method. The study analyses 10,962 English-language reviews from Tripadvisor collected between 2007 and March 2024. Traditional topic modelling methods have limitations, especially for short texts. BERTopic offers semantically more coherent topic identification by utilising Sentence-BERT embeddings. In the topic modelling of guest reviews, 40 topics were identified covering almost all aspects of restaurant service. We examined the relationship between the number of guest reviews and the themes identified themes, and how the proportion of certain themes in the reviews changed over time. The research concluded that, although, BERTopic has limitations, it shows promise in analysing large amounts of textual data.

Actions (login required)

Edit Item