【摘 要】
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随着高铁动车等交通方式的不断发展与普及，人们出行越来越便利，且由于生活和工作压力的驱使，使人们越来越将旅游作为度过小长假以及陪伴家人朋友的选择。而在旅游之前做好规划也是十分重要的，安排好衣食住行以及旅游线路，才能拥有令人愉快的旅程。然而，网络上纷繁复杂的信息又会使游客迷失方向，难以决断，耗费了大量精力却未能得出合适的计划。游记是人们对本次旅行的归纳和总结，从时间，人数，花费，到景点路线，美食推荐，
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随着高铁动车等交通方式的不断发展与普及，人们出行越来越便利，且由于生活和工作压力的驱使，使人们越来越将旅游作为度过小长假以及陪伴家人朋友的选择。而在旅游之前做好规划也是十分重要的，安排好衣食住行以及旅游线路，才能拥有令人愉快的旅程。然而，网络上纷繁复杂的信息又会使游客迷失方向，难以决断，耗费了大量精力却未能得出合适的计划。游记是人们对本次旅行的归纳和总结，从时间，人数，花费，到景点路线，美食推荐，酒店推荐到自己独特的感受，几乎涵盖了关于其本次旅行的全部信息，如果游客能在出行前读到一篇或者几篇精美的游记，会对其规划自己的出行有很大的裨益，因此，本文从国内旅游网站上爬取了11000多篇游记，首先，识别游记中的关键词信息——景点名称，运用了统计方法HMM和深度学习方法BILSTM+CRF，结果表示，使用BILSTM+CRF的方法对与景点这个命名实体识别具有较为优越的效果，可以有效提取出游记中的景点关键词信息，其次进行词向量训练，将相似景点聚类，进行查询的扩展，结果表明对于查询的有效扩展可以使查询结果更加满足用户的需求，之后分别采用词袋模型和深度信息检索模型对检索结果进行相似性排序，结果表明，深度学习的检索在MRR指标上有更好的结果，而词袋模型在MAP指标方面表现更好，因此，本文将两个模型进行结合，取得了优于各自模型的效果。
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