科技管理研究ScienceandTechnologyManagementResearch2023No.62023年第6期doi:10.3969/j.issn.1000-7695.2023.6.010基于检验检测-服务质量-长短期记忆网络-情感分析模型的检验检测服务质量评价研究周靖宇1，张健1，2，陈进东1，2，于浩3（1.北京信息科技大学，北京100192；2.绿色发展大数据决策北京市重点实验室，北京100192；3.中国电子技术标准化研究院，北京100007）摘要：为促进检验检测（IT）业服务质量提升，以检验检测服务质量（QoS）评级和用户服务需求为切入点，采用基于长短期记忆网络（LSTM）的深度学习方法进行用户情感分析（SA），识别用户对检验检测服务质量在各个评价维度上的情感倾向，设计由有形性、可靠性、响应性、安全性和移情性5个维度构成的评价体系，通过IT-QoS-LSTM-SA模型对检验检测服务机构服务质量进行评价与反馈，并利用7万多条相关文本数据进行实证。结果显示：LSTM模型在检验检测用户评论分类中的准确率达到了85.24%，检验检测服务质量的总评分为0.4916，处于满意和非常满意程度之间。基于IT-QoS-LSTM-SA模型，可以直观地看出检验检测服务质量在各项评价指标上的优劣程度。关键词：服务质量评价；长短期记忆网络模型；深度学习；情感分析；检验检测业中图分类号：F224；G301⽂献标志码：A⽂章编号：1000-7695（2023）6-0070-08ResearchonServiceQualityEvaluationofInspectionandTestingBasedonIT-QoS-LSTM-SAModelZhouJingyu1,ZhangJian1,2,ChenJindong1,2,YuHao3(1.BeijingInformationScienceandTechnologyUniversity,Beijing100192,China;2.BeijingKeyLaboratoryofGreenDevelopmentBigDataDecisionMaking,Beijing100192,China；3.ChinaElectronicsStandardizationInstitute,Beijing100007,China)Abstract:Inordertopromotetheservicequality(QoS)oftheinspectionandtesting(IT)industry,theITservicequalityratinganduserservicedemandareusedastheentrypoint,andadeeplearningmethodbasedonlongandshort-termmemorynetwork(LSTM)isadoptedtoconductausersentimentanalysis(SA),identifytheemotionaltendencyofuserstoservicequalityofinspectionandtestingineachevaluationdimensions,andanevaluationsystemincludingfivedimensionsoftangibility,reliability,responsiveness,securityandempathyisdesigned,theevaluationandfeedbackontheservicequalityofinspectionandtestingserviceinstitutionsarecarriedout...
