【摘 要】
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UGC（User Generated Content）是指用户在各种互联网平台上生成的文字、图片、音频、视频等内容。随着“互联网+旅游”的深入发展,UGC模式广泛应用于旅游业中。在线旅游评论是旅游网站中最为突出的用户生成内容,被看作是传统口碑的电子形式。运用好这种碎片化、非结构化的评论数据,从海量的评论文本中抽取有价值的信息,将有利于优化现有景区,促进旅游业持续健康发展。本文主要运用自然语言处理的
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UGC（User Generated Content）是指用户在各种互联网平台上生成的文字、图片、音频、视频等内容。随着“互联网+旅游”的深入发展,UGC模式广泛应用于旅游业中。在线旅游评论是旅游网站中最为突出的用户生成内容,被看作是传统口碑的电子形式。运用好这种碎片化、非结构化的评论数据,从海量的评论文本中抽取有价值的信息,将有利于优化现有景区,促进旅游业持续健康发展。本文主要运用自然语言处理的理论方法,对用户在旅游网站平台上发表的评论数据展开深入分析。以贵州西江千户苗寨为研究案例,运用Python编程语言对景区评论数据展开实证研究。1、对评论数据进行文本预处理,提取名词并进行词频统计,可以初步判断游客对景区的“景色”“夜景”“苗族”等方面比较重视。利用Text Rank算法和TF-IDF算法进行关键词提取,与名词词频统计的结果是一致的,可以进一步判断“景色”“夜景”“苗族”等是游客重点关注的景点属性特征。2、进行情感倾向分析,将评论数据划分为正面评论和负面评论两个方面,绘制混淆矩阵计算情感分析的准确率,可以看出情感分析模型能较好地将游客的正负面情感提取出来。3、对情感分析后的数据建立LDA主题模型,提取包含景点特征的主题信息,得到影响游客情感倾向的主要因素。通过本文的建模分析,可以了解游客的关注点、游览原因、景区的优缺点等,为改善景区提供了五条有针对性的建议。
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