基于自然語(yǔ)言處理的中文旅游評(píng)論情感分析：方法、應(yīng)用與展望一、引言1.1研究背景與意義隨著全球經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)以及人們生活水平的顯著提高，旅游已從曾經(jīng)的小眾活動(dòng)逐漸演變?yōu)榇蟊姵B(tài)化的休閑方式。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2023年國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)達(dá)到48.91億人次，較2022年增長(zhǎng)93.3%；2024年上半年國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)為27.25億人次，較2023年同期增長(zhǎng)14.3%，預(yù)計(jì)2024年國(guó)內(nèi)旅游總?cè)藬?shù)有望達(dá)到60億人次。2023年國(guó)內(nèi)游客出游總花費(fèi)4.91萬(wàn)億元，較2022年增長(zhǎng)140.3%；2024年上半年國(guó)內(nèi)游客出游總花費(fèi)2.73萬(wàn)億元，較2023年同期增長(zhǎng)19.0%。這些數(shù)據(jù)直觀地展現(xiàn)出旅游業(yè)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)，其在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位愈發(fā)重要。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展極大地改變了人們獲取旅游信息以及分享旅游體驗(yàn)的方式。各類(lèi)在線(xiàn)旅游平臺(tái)如攜程、去哪兒、馬蜂窩等應(yīng)運(yùn)而生并迅速崛起，成為游客獲取旅游資訊、預(yù)訂旅游產(chǎn)品以及發(fā)表旅游評(píng)論的主要渠道。據(jù)統(tǒng)計(jì)，超過(guò)80%的游客在規(guī)劃旅行時(shí)會(huì)參考在線(xiàn)旅游評(píng)論，這些評(píng)論涵蓋了對(duì)旅游目的地的景點(diǎn)、酒店、餐飲、交通等各個(gè)方面的評(píng)價(jià)。以攜程網(wǎng)為例，每天新增的旅游評(píng)論數(shù)量可達(dá)數(shù)萬(wàn)條，海量的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著豐富的信息，這些信息不僅反映了游客的真實(shí)感受和需求，還對(duì)旅游行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生著深遠(yuǎn)影響。在這樣的背景下，對(duì)旅游評(píng)論進(jìn)行情感分析顯得尤為重要。對(duì)于旅游從業(yè)者而言，通過(guò)情感分析技術(shù)，他們能夠快速、準(zhǔn)確地了解旅游者的反饋。比如，若大量評(píng)論都提及某景區(qū)的交通不便，從業(yè)者便可針對(duì)性地與當(dāng)?shù)亟煌ú块T(mén)合作，優(yōu)化交通線(xiàn)路或增加交通工具，改善游客的出行體驗(yàn)；若游客對(duì)某酒店的服務(wù)贊不絕口，酒店則可繼續(xù)保持并強(qiáng)化這一優(yōu)勢(shì)，同時(shí)將成功經(jīng)驗(yàn)推廣至其他分店。通過(guò)對(duì)這些反饋的分析，從業(yè)者可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)自身產(chǎn)品和服務(wù)存在的問(wèn)題，進(jìn)而進(jìn)行有針對(duì)性的改進(jìn)和優(yōu)化，提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力，吸引更多游客。對(duì)于旅游者來(lái)說(shuō)，情感分析的結(jié)果能夠幫助他們更高效地篩選和利用旅游評(píng)論信息。面對(duì)海量的評(píng)論，游客往往難以快速判斷其價(jià)值和可靠性。而經(jīng)過(guò)情感分析后，游客可以一目了然地了解其他游客對(duì)某一旅游產(chǎn)品或服務(wù)的整體態(tài)度，以及具體的優(yōu)缺點(diǎn)，從而更科學(xué)地規(guī)劃自己的旅行，做出更符合自身需求的選擇。例如，一位計(jì)劃前往海邊度假的游客，通過(guò)情感分析得知某酒店在海景房視野和餐飲方面獲得了眾多好評(píng)，但在沙灘清潔方面存在一些負(fù)面評(píng)價(jià)，那么他便可根據(jù)自己對(duì)各方面因素的重視程度來(lái)決定是否選擇該酒店。從政府部門(mén)的角度來(lái)看，情感分析有助于更好地監(jiān)管旅游市場(chǎng)，引導(dǎo)行業(yè)健康發(fā)展。政府可以通過(guò)對(duì)大量旅游評(píng)論的情感分析，了解整個(gè)旅游市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中存在的問(wèn)題，如某些地區(qū)旅游服務(wù)質(zhì)量參差不齊、存在宰客現(xiàn)象等。針對(duì)這些問(wèn)題，政府可以制定相應(yīng)的政策法規(guī)，加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管，規(guī)范旅游企業(yè)的經(jīng)營(yíng)行為，維護(hù)良好的市場(chǎng)秩序，促進(jìn)旅游行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。1.2研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在深入剖析中文旅游評(píng)論的情感分析，構(gòu)建精準(zhǔn)高效的情感分析模型，為旅游行業(yè)的發(fā)展提供有力支持。具體研究目標(biāo)如下：構(gòu)建高效情感分析模型：通過(guò)對(duì)多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型的研究與比較，結(jié)合中文旅游評(píng)論的語(yǔ)言特點(diǎn)和語(yǔ)義特征，構(gòu)建出適用于中文旅游評(píng)論情感分析的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)旅游評(píng)論情感傾向的準(zhǔn)確分類(lèi)，提高分類(lèi)準(zhǔn)確率和召回率，降低誤判率。例如，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)短文本旅游評(píng)論進(jìn)行特征提取和情感分類(lèi)，發(fā)揮其在處理局部特征方面的優(yōu)勢(shì)；采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門(mén)控循環(huán)單元（GRU）等對(duì)長(zhǎng)文本旅游評(píng)論進(jìn)行分析，以處理文本中的時(shí)序信息和語(yǔ)義依賴(lài)關(guān)系。挖掘關(guān)鍵影響因素：深入挖掘影響游客情感的關(guān)鍵因素，從旅游評(píng)論中提取景點(diǎn)特色、服務(wù)質(zhì)量、價(jià)格合理性、交通便利性、住宿條件等多個(gè)維度的信息，分析這些因素與游客情感之間的關(guān)聯(lián)程度，確定對(duì)游客情感影響較大的因素。比如，通過(guò)對(duì)大量評(píng)論數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)某景區(qū)的服務(wù)質(zhì)量是影響游客滿(mǎn)意度的關(guān)鍵因素，其中導(dǎo)游的專(zhuān)業(yè)水平和服務(wù)態(tài)度在服務(wù)質(zhì)量維度中占比較大。實(shí)現(xiàn)多維度情感分析：不僅關(guān)注旅游評(píng)論的整體情感傾向，還對(duì)評(píng)論中的情感強(qiáng)度、情感類(lèi)別（如喜悅、憤怒、滿(mǎn)意、失望等）進(jìn)行細(xì)致分析，從多個(gè)維度全面了解游客的情感狀態(tài)。同時(shí)，結(jié)合旅游評(píng)論的文本內(nèi)容，分析不同情感表達(dá)在語(yǔ)言結(jié)構(gòu)、詞匯使用等方面的特點(diǎn)。例如，通過(guò)情感強(qiáng)度分析，發(fā)現(xiàn)游客對(duì)某酒店的負(fù)面評(píng)價(jià)中，情感強(qiáng)度較高的評(píng)論主要集中在衛(wèi)生條件極差、設(shè)施嚴(yán)重?fù)p壞等方面；在情感類(lèi)別分析中，發(fā)現(xiàn)游客對(duì)美食體驗(yàn)的評(píng)論中，喜悅類(lèi)情感表達(dá)往往伴隨著對(duì)菜品口味、食材新鮮度的贊美之詞。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：結(jié)合新算法：引入遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制等新算法，提升情感分析模型的性能。遷移學(xué)習(xí)可以利用在其他領(lǐng)域或大規(guī)模通用語(yǔ)料上預(yù)訓(xùn)練的模型，快速適應(yīng)旅游評(píng)論情感分析任務(wù)，減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求和訓(xùn)練時(shí)間。例如，基于預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型BERT進(jìn)行微調(diào)，使其能夠更好地理解中文旅游評(píng)論中的語(yǔ)義和情感信息；注意力機(jī)制可以使模型在處理文本時(shí)更加關(guān)注與情感相關(guān)的關(guān)鍵信息，提高情感分析的準(zhǔn)確性。如在LSTM模型中加入注意力機(jī)制，讓模型能夠自動(dòng)分配不同單詞在情感分析中的權(quán)重，突出重要詞匯的作用。多維度分析：從多個(gè)維度對(duì)旅游評(píng)論進(jìn)行情感分析，除了常見(jiàn)的情感傾向分類(lèi)外，還考慮情感強(qiáng)度、情感類(lèi)別以及情感在不同旅游要素上的分布等因素，為旅游行業(yè)提供更全面、深入的情感洞察。通過(guò)構(gòu)建情感強(qiáng)度量化指標(biāo)，將情感強(qiáng)度分為不同等級(jí)，如輕微、中等、強(qiáng)烈等，分析不同強(qiáng)度情感在旅游評(píng)論中的占比和分布情況；對(duì)情感類(lèi)別進(jìn)行細(xì)分，如將積極情感分為喜悅、滿(mǎn)意、贊賞等，消極情感分為憤怒、失望、抱怨等，研究各類(lèi)情感在旅游評(píng)論中的表現(xiàn)形式和出現(xiàn)頻率；分析情感在景點(diǎn)、酒店、餐飲、交通等不同旅游要素上的分布差異，找出游客在各個(gè)環(huán)節(jié)的情感關(guān)注點(diǎn)。多源數(shù)據(jù)融合：綜合考慮在線(xiàn)旅游平臺(tái)評(píng)論、社交媒體旅游分享、旅游論壇討論等多源數(shù)據(jù)，豐富情感分析的數(shù)據(jù)來(lái)源，提高分析結(jié)果的可靠性和代表性。不同來(lái)源的數(shù)據(jù)具有不同的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，在線(xiàn)旅游平臺(tái)評(píng)論通常較為規(guī)范，重點(diǎn)關(guān)注旅游產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)；社交媒體旅游分享更具實(shí)時(shí)性和個(gè)性化，能反映游客在旅游過(guò)程中的即時(shí)感受和體驗(yàn)；旅游論壇討論則匯聚了眾多游客的觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)交流，包含豐富的深度信息。將這些多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以從多個(gè)角度全面了解游客的情感和需求。例如，在分析某旅游目的地的游客情感時(shí)，結(jié)合在線(xiàn)旅游平臺(tái)上的評(píng)分和評(píng)論、社交媒體上的照片配文和短視頻描述、旅游論壇上的詳細(xì)攻略和討論帖，綜合判斷游客對(duì)該目的地的整體印象和情感態(tài)度。1.3研究方法與流程本研究采用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性和有效性，從多維度深入分析中文旅游評(píng)論的情感傾向，具體研究方法和流程如下：1.3.1數(shù)據(jù)收集本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，涵蓋了攜程、去哪兒、馬蜂窩等主流在線(xiàn)旅游平臺(tái)，以及微博、小紅書(shū)等社交媒體上與旅游相關(guān)的內(nèi)容，確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序，通過(guò)模擬瀏覽器行為，按照平臺(tái)的訪(fǎng)問(wèn)規(guī)則，從目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)中提取旅游評(píng)論數(shù)據(jù)。在爬取過(guò)程中，設(shè)置合理的爬取頻率和時(shí)間間隔，避免對(duì)目標(biāo)網(wǎng)站造成過(guò)大壓力，同時(shí)防止被網(wǎng)站封禁。針對(duì)不同平臺(tái)的頁(yè)面結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)格式，編寫(xiě)相應(yīng)的解析規(guī)則，準(zhǔn)確提取評(píng)論內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間、用戶(hù)信息等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的清洗和去重處理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。例如，在爬取攜程網(wǎng)的酒店評(píng)論時(shí)，利用其提供的API接口獲取評(píng)論數(shù)據(jù)，按照既定的字段要求提取評(píng)論的星級(jí)評(píng)分、文本內(nèi)容、用戶(hù)ID等信息，并去除重復(fù)評(píng)論和明顯不符合要求的噪聲數(shù)據(jù)。1.3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理收集到的數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復(fù)信息、特殊符號(hào)等，這些會(huì)影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。去除評(píng)論中的HTML標(biāo)簽、特殊字符（如表情符號(hào)、亂碼等）、停用詞（如“的”“地”“得”等無(wú)實(shí)際情感傾向的虛詞）以及長(zhǎng)度過(guò)短或過(guò)長(zhǎng)的異常評(píng)論。例如，使用正則表達(dá)式去除HTML標(biāo)簽，利用NLTK（NaturalLanguageToolkit）等工具去除停用詞。中文文本需進(jìn)行分詞處理，將連續(xù)的文本序列分割成單個(gè)的詞語(yǔ)，以便后續(xù)提取特征。采用結(jié)巴分詞工具，結(jié)合自定義的旅游領(lǐng)域詞庫(kù)，提高分詞的準(zhǔn)確性。例如，對(duì)于“故宮博物院的建筑非常壯觀”這句話(huà)，結(jié)巴分詞可準(zhǔn)確地將其分為“故宮博物院”“的”“建筑”“非?！薄皦延^”等詞語(yǔ)，同時(shí)通過(guò)自定義詞庫(kù)，確保“故宮博物院”等旅游專(zhuān)業(yè)詞匯被正確識(shí)別為一個(gè)整體。為了便于計(jì)算機(jī)處理，需將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。采用詞袋模型（BagofWords）和TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）算法將文本轉(zhuǎn)化為向量形式。詞袋模型統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)在文本中出現(xiàn)的頻率，TF-IDF則在詞頻的基礎(chǔ)上，考慮詞語(yǔ)在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的稀有程度，為每個(gè)詞語(yǔ)賦予一個(gè)權(quán)重，突出重要詞語(yǔ)的作用。例如，對(duì)于一篇旅游評(píng)論，通過(guò)TF-IDF算法計(jì)算后，“絕佳”“難忘”等情感傾向明顯且在該評(píng)論中相對(duì)獨(dú)特的詞語(yǔ)會(huì)獲得較高的權(quán)重，而“旅游”“地方”等常見(jiàn)詞匯權(quán)重較低。1.3.3情感分析模型構(gòu)建與訓(xùn)練本研究選用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，以選擇最適合中文旅游評(píng)論情感分析的模型。機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括樸素貝葉斯（NaiveBayes）、支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）、邏輯回歸（LogisticRegression）等；深度學(xué)習(xí)模型則涵蓋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其變體，如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）等。使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)選定的模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，設(shè)置合適的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)等，通過(guò)交叉驗(yàn)證的方法優(yōu)化超參數(shù)，提高模型的泛化能力。例如，對(duì)于CNN模型，設(shè)置卷積核的大小、數(shù)量和步長(zhǎng)等參數(shù)，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)確定最優(yōu)組合；對(duì)于LSTM模型，調(diào)整隱藏層的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)，利用K折交叉驗(yàn)證（如K=5），將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)部分，輪流將其中K-1個(gè)部分作為訓(xùn)練集，1個(gè)部分作為測(cè)試集，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，選擇性能最佳的超參數(shù)配置。為了進(jìn)一步提升模型性能，引入遷移學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制?；陬A(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型，如BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）進(jìn)行微調(diào)，利用其在大規(guī)模語(yǔ)料上學(xué)習(xí)到的語(yǔ)言知識(shí)，快速適應(yīng)旅游評(píng)論情感分析任務(wù)。在模型中加入注意力機(jī)制，使模型在處理文本時(shí)能夠自動(dòng)關(guān)注與情感相關(guān)的關(guān)鍵信息，提高情感分析的準(zhǔn)確性。例如，在LSTM模型中引入注意力機(jī)制，通過(guò)計(jì)算每個(gè)時(shí)間步的注意力權(quán)重，讓模型更加聚焦于對(duì)情感判斷起關(guān)鍵作用的詞語(yǔ)，如在分析一條關(guān)于酒店的評(píng)論“酒店環(huán)境很好，服務(wù)也很周到，但是交通不太方便”時(shí)，注意力機(jī)制能使模型更關(guān)注“很好”“周到”“不太方便”等表達(dá)情感傾向的詞匯。1.3.4模型評(píng)估與優(yōu)化使用準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）等指標(biāo)對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率是指正確預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)占實(shí)際正類(lèi)樣本數(shù)的比例；F1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能更全面地反映模型的性能。例如，若模型對(duì)100條旅游評(píng)論進(jìn)行情感分類(lèi)，其中實(shí)際有80條正面評(píng)論，20條負(fù)面評(píng)論，模型正確預(yù)測(cè)出70條正面評(píng)論和15條負(fù)面評(píng)論，則準(zhǔn)確率為(70+15)/100=85%，正面評(píng)論的召回率為70/80=87.5%，負(fù)面評(píng)論的召回率為15/20=75%，F(xiàn)1值根據(jù)公式計(jì)算得到。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，分析模型存在的問(wèn)題，如過(guò)擬合、欠擬合等，并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施。若模型出現(xiàn)過(guò)擬合，表現(xiàn)為在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率很高，但在測(cè)試集上準(zhǔn)確率明顯下降，可采用增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、調(diào)整模型結(jié)構(gòu)（如減少隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)）、添加正則化項(xiàng)（如L1或L2正則化）等方法進(jìn)行優(yōu)化；若模型出現(xiàn)欠擬合，即模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的準(zhǔn)確率都較低，可嘗試增加模型復(fù)雜度、調(diào)整超參數(shù)、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)等方法來(lái)改進(jìn)模型性能。1.3.5結(jié)果分析與可視化利用訓(xùn)練好的模型對(duì)旅游評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，得到每條評(píng)論的情感傾向（正面、負(fù)面或中性）以及情感強(qiáng)度、情感類(lèi)別等信息。對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行深入挖掘，從多個(gè)維度分析游客的情感分布情況。例如，分析不同旅游目的地、不同旅游要素（景點(diǎn)、酒店、餐飲等）、不同時(shí)間段的游客情感差異，找出影響游客情感的關(guān)鍵因素。為了更直觀地展示分析結(jié)果，使用數(shù)據(jù)可視化工具，如Matplotlib、Seaborn、Echarts等，將情感分析結(jié)果以圖表的形式呈現(xiàn)。繪制柱狀圖展示不同旅游目的地的正面、負(fù)面評(píng)論數(shù)量對(duì)比；使用折線(xiàn)圖分析某個(gè)旅游景區(qū)在不同時(shí)間段的游客情感變化趨勢(shì)；通過(guò)詞云圖展示正面和負(fù)面評(píng)論中出現(xiàn)頻率較高的詞匯，突出游客關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容。例如，通過(guò)詞云圖可以清晰地看到，在關(guān)于某熱門(mén)景區(qū)的正面評(píng)論中，“美麗”“震撼”“值得一去”等詞匯出現(xiàn)頻率較高，而在負(fù)面評(píng)論中，“擁擠”“排隊(duì)時(shí)間長(zhǎng)”“服務(wù)差”等詞匯較為突出。二、中文旅游評(píng)論情感分析概述2.1相關(guān)概念界定2.1.1旅游評(píng)論旅游評(píng)論是游客在完成旅游活動(dòng)后，對(duì)整個(gè)旅游經(jīng)歷中涉及的各個(gè)方面所發(fā)表的評(píng)價(jià)和見(jiàn)解，通常以文字、圖片、視頻等形式呈現(xiàn)，多發(fā)布于在線(xiàn)旅游平臺(tái)、社交媒體、旅游論壇等網(wǎng)絡(luò)空間。其涵蓋范圍極為廣泛，貫穿旅游活動(dòng)的全過(guò)程，涉及旅游的各個(gè)要素。在景區(qū)方面，游客的評(píng)論內(nèi)容豐富多樣，不僅會(huì)對(duì)景區(qū)的自然景觀，如山川的雄偉秀麗、湖泊的清澈寧?kù)o、森林的茂密幽深等進(jìn)行描述和評(píng)價(jià)，還會(huì)針對(duì)人文景觀，像歷史古跡的文化底蘊(yùn)、建筑風(fēng)格的獨(dú)特魅力、民俗風(fēng)情的濃郁特色等展開(kāi)討論。同時(shí)，景區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施，例如停車(chē)場(chǎng)的規(guī)模與便利性、休息設(shè)施的充足與舒適程度、公共衛(wèi)生設(shè)施的清潔狀況等，以及景區(qū)的管理服務(wù)，包含門(mén)票價(jià)格的合理性、工作人員的服務(wù)態(tài)度與專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)、景區(qū)內(nèi)的秩序維護(hù)等，也都是游客評(píng)論的重點(diǎn)。以故宮博物院為例，游客可能會(huì)稱(chēng)贊其宏偉壯觀的宮殿建筑，展現(xiàn)了古代皇家的威嚴(yán)與奢華；也可能會(huì)對(duì)景區(qū)內(nèi)部分區(qū)域游客過(guò)于擁擠、游覽體驗(yàn)受到影響等問(wèn)題提出批評(píng)。酒店作為游客旅途中的重要休息場(chǎng)所，也是旅游評(píng)論的重要對(duì)象。游客會(huì)關(guān)注酒店的住宿環(huán)境，包括房間的整潔程度、布局合理性、采光通風(fēng)情況、床品的舒適度等；還會(huì)留意酒店的服務(wù)質(zhì)量，如前臺(tái)接待的效率與熱情度、客房服務(wù)的及時(shí)性與周到性、餐飲服務(wù)的菜品質(zhì)量與口味等；酒店的性?xún)r(jià)比，即價(jià)格與所提供的服務(wù)和設(shè)施是否匹配，同樣是游客評(píng)價(jià)的關(guān)鍵因素。比如，某游客在入住一家海邊度假酒店后，可能會(huì)在評(píng)論中提及酒店的海景房視野絕佳，讓人能夠盡情享受大海的美景，同時(shí)酒店的早餐種類(lèi)豐富、味道可口，但也可能指出酒店的價(jià)格相對(duì)較高，與同類(lèi)型酒店相比性?xún)r(jià)比不占優(yōu)勢(shì)。交通在旅游過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用，游客對(duì)交通的評(píng)論也十分關(guān)注。這包括往返旅游目的地的大交通，如航班的準(zhǔn)點(diǎn)率、飛行舒適度、高鐵的便捷性與座位舒適度等；以及旅游目的地內(nèi)部的小交通，像景區(qū)之間的交通連接是否便利、公共交通的運(yùn)營(yíng)時(shí)間與線(xiàn)路覆蓋、租車(chē)服務(wù)的價(jià)格與車(chē)輛狀況等。例如，有游客前往偏遠(yuǎn)山區(qū)的旅游景點(diǎn)時(shí)，可能會(huì)抱怨當(dāng)?shù)毓步煌ò啻蜗∩伲鲂袠O為不便，只能選擇價(jià)格較高的包車(chē)服務(wù)，這大大增加了旅游成本和時(shí)間成本。餐飲是旅游體驗(yàn)的重要組成部分，游客在評(píng)論中會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)孛朗车目谖丁⑹巢牡男迈r度、菜品的特色、餐廳的環(huán)境氛圍以及服務(wù)態(tài)度等進(jìn)行評(píng)價(jià)。此外，旅游過(guò)程中的購(gòu)物環(huán)節(jié)，游客會(huì)對(duì)旅游紀(jì)念品的種類(lèi)、質(zhì)量、價(jià)格，以及購(gòu)物場(chǎng)所的服務(wù)和購(gòu)物環(huán)境等發(fā)表看法；導(dǎo)游作為旅游活動(dòng)的引導(dǎo)者，其專(zhuān)業(yè)知識(shí)水平、講解能力、服務(wù)態(tài)度、團(tuán)隊(duì)組織協(xié)調(diào)能力等也會(huì)成為游客評(píng)論的焦點(diǎn)。例如，在云南旅游時(shí)，游客可能會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐倪^(guò)橋米線(xiàn)贊不絕口，認(rèn)為其口感鮮美、食材豐富，同時(shí)對(duì)導(dǎo)游生動(dòng)有趣的講解和貼心的服務(wù)表示滿(mǎn)意，但也可能對(duì)某些旅游紀(jì)念品商店存在的價(jià)格虛高問(wèn)題表示不滿(mǎn)。旅游評(píng)論不僅是游客個(gè)人旅游體驗(yàn)的記錄和分享，對(duì)于其他潛在游客來(lái)說(shuō)，具有重要的參考價(jià)值，能夠幫助他們?cè)谝?guī)劃旅行時(shí)做出更合理的決策；對(duì)于旅游從業(yè)者而言，旅游評(píng)論是了解市場(chǎng)需求、發(fā)現(xiàn)自身問(wèn)題、改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的重要依據(jù)，有助于提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力；從宏觀角度看，大量的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)能夠反映出整個(gè)旅游行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)和存在的問(wèn)題，為政府部門(mén)制定相關(guān)政策、加強(qiáng)行業(yè)監(jiān)管提供數(shù)據(jù)支持，促進(jìn)旅游行業(yè)的健康發(fā)展。2.1.2情感分析情感分析，又被稱(chēng)為意見(jiàn)挖掘或情感識(shí)別，是自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要研究任務(wù)，旨在借助計(jì)算機(jī)算法和模型，對(duì)文本中所表達(dá)的情感、情緒和情感傾向進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、分析和分類(lèi)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展和社交媒體的普及，大量的文本數(shù)據(jù)如用戶(hù)評(píng)論、社交媒體帖子、新聞報(bào)道等不斷涌現(xiàn)，情感分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并得到了廣泛應(yīng)用，為人們理解和處理這些海量文本信息提供了有力工具。在情感分析中，最基本的任務(wù)是進(jìn)行情感極性判斷，即將文本的情感傾向劃分為積極、消極和中性三個(gè)類(lèi)別。積極情感表示文本表達(dá)了正面的態(tài)度、喜好和贊揚(yáng)，例如“這家酒店的服務(wù)非常周到，環(huán)境也很舒適，下次還會(huì)選擇入住”，通過(guò)“非常周到”“很舒適”“還會(huì)選擇入住”等詞匯，可以判斷出該評(píng)論表達(dá)了對(duì)酒店的積極情感；消極情感則體現(xiàn)為負(fù)面的評(píng)價(jià)、不滿(mǎn)和抱怨，如“景區(qū)的人太多了，排隊(duì)時(shí)間太長(zhǎng)，游玩體驗(yàn)很差”，其中“人太多”“排隊(duì)時(shí)間太長(zhǎng)”“體驗(yàn)很差”等表述明確傳達(dá)了游客對(duì)景區(qū)的消極情感；中性情感意味著文本既沒(méi)有明顯的積極傾向，也沒(méi)有消極傾向，只是客觀地陳述事實(shí)，像“酒店位于市中心，周邊交通便利”，僅僅是對(duì)酒店地理位置的客觀描述，情感傾向?yàn)橹行?。除了情感極性判斷，情感強(qiáng)度分析也是情感分析的重要內(nèi)容。它主要衡量文本中情感表達(dá)的強(qiáng)烈程度，對(duì)于深入理解用戶(hù)的情感狀態(tài)具有重要意義。情感強(qiáng)度可以分為不同的等級(jí)，如輕微、中等、強(qiáng)烈等。以對(duì)某部電影的評(píng)價(jià)為例，“這部電影還不錯(cuò)，值得一看”表達(dá)的是輕微的積極情感；“這部電影簡(jiǎn)直太棒了，是我近期看過(guò)最好的電影”則體現(xiàn)了強(qiáng)烈的積極情感；“這部電影有點(diǎn)讓人失望，劇情比較平淡”是輕微的消極情感；“這部電影太差勁了，浪費(fèi)時(shí)間，簡(jiǎn)直就是一場(chǎng)災(zāi)難”則是強(qiáng)烈的消極情感。通過(guò)對(duì)情感強(qiáng)度的分析，能夠更細(xì)致地了解用戶(hù)對(duì)事物的情感態(tài)度，為進(jìn)一步的決策提供更精準(zhǔn)的依據(jù)。情感分析還涉及對(duì)情感類(lèi)別的細(xì)分。除了常見(jiàn)的積極、消極和中性情感外，還可以將情感進(jìn)一步細(xì)分為喜悅、憤怒、滿(mǎn)意、失望、恐懼、焦慮等多種具體的情感類(lèi)別。不同的情感類(lèi)別在文本中往往有不同的表達(dá)方式和特征詞匯。喜悅的情感可能會(huì)通過(guò)“開(kāi)心”“快樂(lè)”“興奮”“欣喜若狂”等詞匯來(lái)表達(dá)；憤怒的情感則常伴隨著“生氣”“憤怒”“惱火”“忍無(wú)可忍”等詞匯；滿(mǎn)意的情感會(huì)用“滿(mǎn)意”“滿(mǎn)足”“無(wú)可挑剔”等詞匯體現(xiàn)；失望的情感可能會(huì)出現(xiàn)“失望”“遺憾”“大失所望”等表述。通過(guò)對(duì)情感類(lèi)別的細(xì)分，可以更全面、深入地了解用戶(hù)的情感狀態(tài)和需求。例如，在分析旅游評(píng)論時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)大量游客表達(dá)了憤怒的情感，且主要集中在景區(qū)宰客問(wèn)題上，那么旅游管理部門(mén)和相關(guān)企業(yè)就可以針對(duì)性地采取措施，加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管，規(guī)范經(jīng)營(yíng)行為，以提升游客的滿(mǎn)意度。情感分析在眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。在商業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)可以通過(guò)分析消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的評(píng)價(jià)，了解消費(fèi)者的需求和滿(mǎn)意度，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或服務(wù)存在的問(wèn)題，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量、制定更有效的營(yíng)銷(xiāo)策略。在輿情監(jiān)測(cè)方面，政府部門(mén)和相關(guān)機(jī)構(gòu)可以利用情感分析技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)社會(huì)輿論對(duì)熱點(diǎn)事件、政策法規(guī)的情感傾向，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的社會(huì)問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)，為決策提供參考依據(jù)。在社交媒體分析中，情感分析能夠幫助用戶(hù)了解公眾對(duì)各種話(huà)題的看法和情感態(tài)度，挖掘用戶(hù)的興趣點(diǎn)和需求，為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等提供支持。在旅游行業(yè)中，情感分析對(duì)旅游評(píng)論的處理，能夠幫助旅游從業(yè)者更好地了解游客的需求和反饋，提升旅游服務(wù)質(zhì)量，打造更符合游客期望的旅游產(chǎn)品和服務(wù)，同時(shí)也能為潛在游客提供更有價(jià)值的參考信息，助力他們規(guī)劃出更滿(mǎn)意的旅行。2.2情感分析的重要性2.2.1對(duì)游客決策的影響在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，游客在規(guī)劃旅行時(shí)高度依賴(lài)在線(xiàn)旅游評(píng)論，情感分析結(jié)果在這一過(guò)程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，成為影響游客決策的重要因素。以一位計(jì)劃前往成都旅游的游客為例，在制定旅行計(jì)劃前，他會(huì)在攜程、馬蜂窩等在線(xiàn)旅游平臺(tái)上搜索關(guān)于成都的旅游信息，其中大量的旅游評(píng)論包含了豐富的情感信息。通過(guò)情感分析工具，這些評(píng)論被分類(lèi)為正面、負(fù)面和中性。游客在瀏覽評(píng)論時(shí)，發(fā)現(xiàn)關(guān)于成都武侯祠的評(píng)論中，正面評(píng)價(jià)如“武侯祠的建筑古樸典雅，文化氛圍濃厚，導(dǎo)游講解生動(dòng)有趣，讓人仿佛穿越回了三國(guó)時(shí)期”，這類(lèi)積極情感的評(píng)論使游客對(duì)武侯祠產(chǎn)生了濃厚的興趣；而負(fù)面評(píng)價(jià)如“武侯祠節(jié)假日游客太多，過(guò)于擁擠，游玩體驗(yàn)不佳”，則讓游客在選擇游玩時(shí)間時(shí)會(huì)有所考慮。在住宿方面，游客看到某酒店的評(píng)論中，許多人稱(chēng)贊“酒店地理位置優(yōu)越，靠近地鐵站，出行方便，房間干凈整潔，服務(wù)人員熱情周到”，這無(wú)疑增加了該酒店在游客心中的吸引力；但也有部分評(píng)論提到“酒店早餐種類(lèi)較少，性?xún)r(jià)比不高”，這又使游客在權(quán)衡時(shí)將這些因素納入考量范圍。在美食選擇上，對(duì)于諸如“龍抄手味道鮮美，湯汁濃郁，食材新鮮，是成都必吃的美食之一”這樣的正面評(píng)論，會(huì)促使游客將龍抄手列入美食清單；而“某網(wǎng)紅火鍋店排隊(duì)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，價(jià)格偏貴，味道卻沒(méi)有預(yù)期的好”這樣的負(fù)面評(píng)價(jià)，則可能讓游客重新考慮是否要去嘗試這家火鍋店。由此可見(jiàn)，游客通過(guò)情感分析結(jié)果，可以快速了解其他游客對(duì)旅游目的地各個(gè)方面的真實(shí)感受，從而更科學(xué)地制定旅行計(jì)劃，選擇更符合自己期望的旅游產(chǎn)品和服務(wù)，提升旅行的滿(mǎn)意度。2.2.2對(duì)旅游企業(yè)的價(jià)值旅游企業(yè)若能充分利用情感分析技術(shù)，將對(duì)自身的發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用，有助于提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制定精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)策略，進(jìn)而增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。以某知名連鎖酒店為例，該酒店通過(guò)情感分析工具對(duì)各大在線(xiàn)旅游平臺(tái)上的住客評(píng)論進(jìn)行分析。在服務(wù)質(zhì)量方面，發(fā)現(xiàn)許多客人在評(píng)論中提到“前臺(tái)辦理入住手續(xù)速度較慢，影響了入住體驗(yàn)”，針對(duì)這一問(wèn)題，酒店立即對(duì)前臺(tái)工作人員進(jìn)行了業(yè)務(wù)培訓(xùn)，優(yōu)化了辦理入住流程，提高了工作效率，有效減少了客人的等待時(shí)間，提升了客人的滿(mǎn)意度；還有客人反饋“客房服務(wù)響應(yīng)不及時(shí)，叫了多次毛巾都沒(méi)有送來(lái)”，酒店得知后，加強(qiáng)了客房服務(wù)人員的管理，建立了更完善的服務(wù)響應(yīng)機(jī)制，確?？腿说男枨竽軌虻玫郊皶r(shí)滿(mǎn)足。在產(chǎn)品優(yōu)化方面，根據(jù)評(píng)論分析，客人對(duì)酒店的房間布局和設(shè)施提出了一些改進(jìn)建議，如“房間的插座位置不合理，使用不方便”“衛(wèi)生間的淋浴設(shè)施出水不夠順暢”，酒店根據(jù)這些反饋，對(duì)房間進(jìn)行了重新布局，合理調(diào)整了插座位置，并更換了淋浴設(shè)施，使房間的舒適度得到了顯著提升。在營(yíng)銷(xiāo)策略制定上，情感分析顯示，客人對(duì)酒店舉辦的親子活動(dòng)反響熱烈，好評(píng)如潮，酒店便加大了在親子主題活動(dòng)方面的投入，推出了更多豐富多彩的親子活動(dòng)，吸引了更多家庭客戶(hù)入住。通過(guò)對(duì)旅游評(píng)論的情感分析，該酒店能夠及時(shí)了解客人的需求和意見(jiàn)，有針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，不僅提高了客戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度，還在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益的雙贏。2.2.3對(duì)旅游市場(chǎng)監(jiān)管的作用旅游市場(chǎng)監(jiān)管部門(mén)借助情感分析技術(shù)，可以全面、及時(shí)地掌握旅游市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，有效監(jiān)管旅游市場(chǎng)，維護(hù)市場(chǎng)秩序，保障游客的合法權(quán)益，促進(jìn)旅游行業(yè)的健康發(fā)展。例如，某旅游城市的監(jiān)管部門(mén)利用情感分析工具對(duì)網(wǎng)絡(luò)上的旅游評(píng)論進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在旅游服務(wù)質(zhì)量監(jiān)管方面，發(fā)現(xiàn)大量游客在評(píng)論中抱怨某景區(qū)存在導(dǎo)游強(qiáng)制購(gòu)物的現(xiàn)象，監(jiān)管部門(mén)立即對(duì)此展開(kāi)調(diào)查，對(duì)涉事旅行社和導(dǎo)游依法進(jìn)行了嚴(yán)厲處罰，并加強(qiáng)了對(duì)導(dǎo)游隊(duì)伍的管理和培訓(xùn)，規(guī)范了導(dǎo)游的執(zhí)業(yè)行為；同時(shí)，游客對(duì)部分酒店存在衛(wèi)生不達(dá)標(biāo)、價(jià)格虛高的問(wèn)題也反映強(qiáng)烈，監(jiān)管部門(mén)對(duì)這些酒店進(jìn)行了突擊檢查，對(duì)不符合衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)的酒店責(zé)令限期整改，對(duì)價(jià)格違法行為進(jìn)行了嚴(yán)肅查處，維護(hù)了市場(chǎng)的公平競(jìng)爭(zhēng)。在旅游市場(chǎng)秩序維護(hù)方面，當(dāng)出現(xiàn)旅游安全事故時(shí)，監(jiān)管部門(mén)通過(guò)情感分析迅速了解游客的關(guān)注點(diǎn)和情緒反應(yīng)，及時(shí)發(fā)布準(zhǔn)確信息，回應(yīng)社會(huì)關(guān)切，穩(wěn)定游客情緒，并對(duì)事故原因進(jìn)行深入調(diào)查，追究相關(guān)責(zé)任方的責(zé)任，加強(qiáng)旅游安全管理，防止類(lèi)似事故再次發(fā)生。此外，監(jiān)管部門(mén)還可以通過(guò)對(duì)旅游評(píng)論的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)和分析，了解旅游市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)和游客需求的變化，為制定科學(xué)合理的政策法規(guī)提供數(shù)據(jù)支持，引導(dǎo)旅游企業(yè)健康發(fā)展，營(yíng)造良好的旅游市場(chǎng)環(huán)境。三、中文旅游評(píng)論情感分析方法與技術(shù)3.1傳統(tǒng)方法3.1.1基于詞典的方法基于詞典的情感分析方法是情感分析領(lǐng)域中較為基礎(chǔ)且常用的方法之一，其核心原理是借助預(yù)先構(gòu)建好的情感詞典，將文本中的詞匯與詞典中的情感詞進(jìn)行匹配，依據(jù)匹配結(jié)果來(lái)判斷文本的情感傾向。在眾多情感詞典中，HowNet詞典（知網(wǎng)）具有重要地位，它是由董振東和董強(qiáng)先生父子耗時(shí)近30年構(gòu)建而成的義原知識(shí)庫(kù)。HowNet詞典通過(guò)預(yù)定義的2000多個(gè)義原，對(duì)20多萬(wàn)個(gè)由中英文詞語(yǔ)所表示的概念進(jìn)行標(biāo)注，涵蓋了豐富的語(yǔ)義信息。例如，在HowNet詞典中，“美麗”這個(gè)詞的義原標(biāo)注為{好看|美觀：程度={高}}，清晰地表達(dá)了其語(yǔ)義內(nèi)涵。在利用HowNet詞典進(jìn)行旅游評(píng)論情感分析時(shí)，首先需對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。這包括去除評(píng)論中的HTML標(biāo)簽，以清除網(wǎng)頁(yè)格式帶來(lái)的冗余信息；去除特殊字符和標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，避免其對(duì)詞匯匹配和情感判斷產(chǎn)生干擾；進(jìn)行分詞處理，將連續(xù)的文本序列分割成單個(gè)的詞語(yǔ)，以便與詞典中的詞匯進(jìn)行準(zhǔn)確匹配；同時(shí)，移除停用詞，如“的”“地”“得”“在”等無(wú)實(shí)際情感傾向的虛詞，減少無(wú)效詞匯對(duì)分析的影響。以一條旅游評(píng)論“故宮的建筑真的是太宏偉壯觀了，令人震撼！”為例，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，得到的詞語(yǔ)序列為“故宮建筑宏偉壯觀令人震撼”。接著，將預(yù)處理后的詞語(yǔ)與HowNet詞典中的情感詞進(jìn)行匹配。HowNet詞典不僅包含了大量的情感詞，還對(duì)每個(gè)詞的詞性、情感傾向等信息進(jìn)行了標(biāo)注。對(duì)于上述評(píng)論中的“宏偉”“壯觀”“震撼”等詞，在HowNet詞典中可匹配到其對(duì)應(yīng)的情感傾向?yàn)檎?，這些詞都表達(dá)了對(duì)故宮建筑的贊美和驚嘆之情。然后，根據(jù)匹配到的情感詞的情感傾向及相關(guān)權(quán)重，計(jì)算文本的情感得分。若匹配到的正面情感詞數(shù)量較多且權(quán)重較高，則文本的情感得分偏向正面；反之，若負(fù)面情感詞占主導(dǎo)，則情感得分偏向負(fù)面；若正負(fù)情感詞數(shù)量和權(quán)重較為均衡，則情感傾向可能為中性。在這個(gè)例子中，由于所有匹配到的情感詞均為正面，因此可以判斷這條評(píng)論的情感傾向?yàn)檎??；谠~典的方法具有一些顯著的優(yōu)點(diǎn)。一方面，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，易于理解和操作。不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，只需構(gòu)建或獲取合適的情感詞典，即可快速開(kāi)展情感分析工作。另一方面，該方法的可解釋性強(qiáng)，通過(guò)查看匹配到的情感詞及其情感傾向，能夠直觀地了解文本情感判斷的依據(jù)。例如，在分析一條關(guān)于酒店的評(píng)論“酒店房間干凈整潔，服務(wù)態(tài)度也很好，但是周邊交通不太便利”時(shí)，通過(guò)詞典匹配可以明確知道“干凈整潔”“很好”表達(dá)了正面情感，“不太便利”表達(dá)了負(fù)面情感，從而清晰地解釋文本的情感傾向。然而，這種方法也存在一定的局限性。其一，對(duì)于新詞或特定領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，情感詞典中可能未收錄，導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確判斷其情感傾向。在旅游領(lǐng)域，隨著新的旅游項(xiàng)目和概念不斷涌現(xiàn)，如“研學(xué)旅行”“民宿管家”等，若詞典中沒(méi)有對(duì)這些詞匯的情感標(biāo)注，就難以準(zhǔn)確分析包含這些詞匯的評(píng)論情感。其二，該方法在一定程度上忽略了文本的上下文信息。詞語(yǔ)的情感傾向在不同的語(yǔ)境中可能會(huì)發(fā)生變化，單純依靠詞典匹配無(wú)法充分捕捉這種語(yǔ)境對(duì)情感的影響。例如，“這家餐廳的菜量很‘大’”，在某些語(yǔ)境下，“大”可能表示菜量充足，是正面評(píng)價(jià)；但在另一些語(yǔ)境中，可能暗示菜品質(zhì)量不佳，只能靠量來(lái)彌補(bǔ)，此時(shí)情感傾向就變?yōu)樨?fù)面，而基于詞典的方法很難準(zhǔn)確判斷這種語(yǔ)境變化帶來(lái)的情感差異。3.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)方法在中文旅游評(píng)論情感分析中得到了廣泛應(yīng)用，其通過(guò)對(duì)大量已標(biāo)注的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建情感分類(lèi)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新評(píng)論情感傾向的準(zhǔn)確判斷。在眾多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，樸素貝葉斯和支持向量機(jī)是較為常用的算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)，在文本分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。以旅游評(píng)論情感分析為例，假設(shè)我們有一個(gè)已標(biāo)注的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)集，其中包含正面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論。首先對(duì)這些評(píng)論進(jìn)行預(yù)處理，包括去除停用詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等，然后使用詞袋模型或TF-IDF算法將評(píng)論轉(zhuǎn)化為特征向量。詞袋模型簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞語(yǔ)在評(píng)論中出現(xiàn)的頻率，而TF-IDF算法則在詞頻的基礎(chǔ)上，考慮詞語(yǔ)在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的稀有程度，為每個(gè)詞語(yǔ)賦予一個(gè)權(quán)重，突出重要詞語(yǔ)的作用。例如，對(duì)于評(píng)論“這家酒店的服務(wù)非常周到，環(huán)境也很舒適，強(qiáng)烈推薦！”，經(jīng)過(guò)TF-IDF處理后，“周到”“舒適”“強(qiáng)烈推薦”等能夠體現(xiàn)正面情感且相對(duì)獨(dú)特的詞語(yǔ)會(huì)獲得較高的權(quán)重。接著，利用這些特征向量和對(duì)應(yīng)的情感標(biāo)簽（正面或負(fù)面）來(lái)訓(xùn)練樸素貝葉斯模型。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)學(xué)習(xí)到不同特征與情感類(lèi)別之間的概率關(guān)系。當(dāng)有新的旅游評(píng)論到來(lái)時(shí)，模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的概率關(guān)系，計(jì)算該評(píng)論屬于正面或負(fù)面的概率，從而判斷其情感傾向。例如，若新評(píng)論中出現(xiàn)了較多與正面情感相關(guān)的高權(quán)重詞匯，模型就會(huì)判斷該評(píng)論為正面。樸素貝葉斯算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算效率高，對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)集也能取得較好的效果，且模型訓(xùn)練速度快，能夠快速適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。但它的局限性在于其假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，而在實(shí)際的旅游評(píng)論中，詞語(yǔ)之間往往存在一定的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，這可能會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。支持向量機(jī)（SVM）是一種二分類(lèi)模型，其基本思想是尋找一個(gè)最優(yōu)的分類(lèi)超平面，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能分開(kāi)。在旅游評(píng)論情感分析中，同樣先對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，將文本轉(zhuǎn)化為向量形式。然后，SVM通過(guò)最大化分類(lèi)間隔，找到一個(gè)能夠最好地區(qū)分正面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論的超平面。例如，對(duì)于一個(gè)二維的旅游評(píng)論特征空間，SVM會(huì)找到一條直線(xiàn)（在高維空間中是超平面），使得正面評(píng)論和負(fù)面評(píng)論分別位于直線(xiàn)的兩側(cè)，并且離直線(xiàn)的距離盡可能遠(yuǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，旅游評(píng)論數(shù)據(jù)往往是線(xiàn)性不可分的，此時(shí)可以引入核函數(shù)，將低維空間中的數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線(xiàn)性可分。常用的核函數(shù)有徑向基函數(shù)（RBF）、多項(xiàng)式核函數(shù)等。支持向量機(jī)的優(yōu)勢(shì)在于能夠處理非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題，對(duì)于復(fù)雜的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)具有較好的適應(yīng)性，在小樣本、非線(xiàn)性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率。然而，SVM的計(jì)算復(fù)雜度較高，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，尤其是在處理大規(guī)模旅游評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算資源的消耗較大，并且其對(duì)參數(shù)的選擇較為敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能會(huì)導(dǎo)致模型性能的較大差異。在使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行旅游評(píng)論情感分析時(shí)，模型訓(xùn)練完成后，需要對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率和F1值。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，反映了模型的整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性；召回率是指正確預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)占實(shí)際正類(lèi)樣本數(shù)的比例，體現(xiàn)了模型對(duì)正類(lèi)樣本的覆蓋程度；F1值則是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能更全面地反映模型的性能。例如，假設(shè)有100條旅游評(píng)論，其中實(shí)際有60條正面評(píng)論和40條負(fù)面評(píng)論，模型預(yù)測(cè)正確了50條正面評(píng)論和30條負(fù)面評(píng)論，則準(zhǔn)確率為(50+30)/100=80%，正面評(píng)論的召回率為50/60≈83.3%，負(fù)面評(píng)論的召回率為30/40=75%，F(xiàn)1值根據(jù)公式計(jì)算得到。通過(guò)這些評(píng)估指標(biāo)，可以直觀地了解模型在旅游評(píng)論情感分析中的性能表現(xiàn)，為進(jìn)一步優(yōu)化模型提供依據(jù)。3.2深度學(xué)習(xí)方法3.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是為圖像識(shí)別領(lǐng)域而設(shè)計(jì)的，因其強(qiáng)大的特征提取能力，逐漸被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）領(lǐng)域，在旅游評(píng)論情感分析中也展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。CNN主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層構(gòu)成。在處理旅游評(píng)論時(shí)，輸入層接收以詞向量形式表示的文本數(shù)據(jù)，詞向量能夠?qū)⑽谋局械拿總€(gè)詞語(yǔ)映射為一個(gè)低維稠密向量，保留詞語(yǔ)的語(yǔ)義信息。例如，常用的詞向量模型Word2Vec可以將“美麗”“壯觀”等詞語(yǔ)轉(zhuǎn)換為具有語(yǔ)義特征的向量，使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理。卷積層是CNN的核心組成部分，它通過(guò)一組可學(xué)習(xí)的卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，以提取局部特征。每個(gè)卷積核在文本上滑動(dòng)，與文本中的局部區(qū)域進(jìn)行計(jì)算，從而捕捉到詞語(yǔ)之間的局部關(guān)聯(lián)。在分析旅游評(píng)論“這家酒店的環(huán)境非常優(yōu)美，房間也很干凈整潔”時(shí)，卷積核可能會(huì)捕捉到“環(huán)境優(yōu)美”“干凈整潔”等局部短語(yǔ)，這些短語(yǔ)對(duì)于判斷評(píng)論的情感傾向具有關(guān)鍵作用。不同大小的卷積核可以提取不同尺度的特征，較小的卷積核適合捕捉詞語(yǔ)的局部搭配，而較大的卷積核能夠關(guān)注更廣泛的文本片段，獲取更宏觀的語(yǔ)義信息。池化層則對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行下采樣操作，常見(jiàn)的池化方式有最大池化和平均池化。最大池化選取局部區(qū)域中的最大值作為輸出，能夠突出重要特征；平均池化則計(jì)算局部區(qū)域的平均值，對(duì)特征進(jìn)行平滑處理。通過(guò)池化層，可以減少特征的維度，降低計(jì)算量，同時(shí)保留關(guān)鍵信息，防止模型過(guò)擬合。在處理旅游評(píng)論時(shí)，池化層可以將卷積層提取到的多個(gè)局部特征進(jìn)行整合，例如在多個(gè)關(guān)于酒店服務(wù)的局部特征中，通過(guò)最大池化選取最能代表服務(wù)質(zhì)量的特征，如“熱情周到”，從而更好地反映評(píng)論的情感傾向。全連接層將池化層輸出的特征向量進(jìn)行映射，連接到最終的輸出類(lèi)別，在旅游評(píng)論情感分析中，輸出層的結(jié)果通常為正面、負(fù)面或中性的情感類(lèi)別。全連接層通過(guò)權(quán)重矩陣對(duì)特征進(jìn)行線(xiàn)性變換，并結(jié)合非線(xiàn)性激活函數(shù)（如Softmax函數(shù)）進(jìn)行分類(lèi)，確定文本的情感傾向。CNN在旅游評(píng)論情感分析中具有顯著的優(yōu)勢(shì)。其局部特征提取能力使其能夠有效地捕捉文本中的關(guān)鍵信息，如特定的詞匯組合和短語(yǔ)，這些往往與情感傾向密切相關(guān)。CNN的并行計(jì)算特性使其在處理大規(guī)模旅游評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)具有較高的效率，能夠快速完成情感分析任務(wù)。此外，通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，CNN可以學(xué)習(xí)到通用的情感特征，具備較強(qiáng)的泛化能力，能夠準(zhǔn)確地對(duì)新的旅游評(píng)論進(jìn)行情感分類(lèi)。以某在線(xiàn)旅游平臺(tái)對(duì)酒店評(píng)論的情感分析為例，該平臺(tái)利用CNN模型對(duì)大量用戶(hù)評(píng)論進(jìn)行處理。在模型訓(xùn)練階段，使用了包含正面、負(fù)面和中性評(píng)論的酒店評(píng)論數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，將評(píng)論轉(zhuǎn)換為詞向量輸入到CNN模型中。通過(guò)卷積層、池化層和全連接層的層層處理，模型學(xué)習(xí)到了不同特征與情感傾向之間的關(guān)系。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)新的酒店評(píng)論出現(xiàn)時(shí)，模型能夠快速準(zhǔn)確地判斷其情感傾向。例如，對(duì)于評(píng)論“酒店位置很方便，周邊有很多美食，房間也很舒適，非常滿(mǎn)意這次入住”，CNN模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出其中的正面情感，因?yàn)樗蹲降搅恕胺奖恪薄笆孢m”“非常滿(mǎn)意”等關(guān)鍵短語(yǔ)所表達(dá)的積極情感特征。通過(guò)應(yīng)用CNN模型，該在線(xiàn)旅游平臺(tái)能夠更高效地分析用戶(hù)評(píng)論，為其他用戶(hù)提供更有價(jià)值的參考信息，同時(shí)也幫助酒店管理者及時(shí)了解用戶(hù)反饋，改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量。3.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一類(lèi)專(zhuān)門(mén)為處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，尤其是處理旅游評(píng)論長(zhǎng)文本序列方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。RNN的基本結(jié)構(gòu)包含輸入層、隱藏層和輸出層，其核心特點(diǎn)是隱藏層能夠保存歷史信息，并將當(dāng)前輸入與歷史信息相結(jié)合進(jìn)行處理，從而對(duì)序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系進(jìn)行建模。在旅游評(píng)論情感分析中，評(píng)論往往是一個(gè)由多個(gè)詞語(yǔ)組成的序列，詞語(yǔ)之間的順序和上下文關(guān)系對(duì)情感表達(dá)至關(guān)重要。例如，在評(píng)論“酒店的房間雖然不大，但是非常干凈整潔，服務(wù)也很周到，總體來(lái)說(shuō)還是很滿(mǎn)意的”中，“雖然……但是……”這種轉(zhuǎn)折關(guān)系以及各個(gè)描述之間的邏輯聯(lián)系，需要模型能夠捕捉到序列中的前后依賴(lài)信息才能準(zhǔn)確判斷情感傾向。RNN通過(guò)在時(shí)間維度上的循環(huán)連接，使得隱藏層的狀態(tài)能夠隨著序列的輸入不斷更新，從而保留文本中的歷史信息，有助于理解文本的整體語(yǔ)義和情感。然而，傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系時(shí)存在梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。當(dāng)文本序列過(guò)長(zhǎng)時(shí)，隨著時(shí)間步的增加，梯度在反向傳播過(guò)程中會(huì)逐漸減小或增大，導(dǎo)致模型難以學(xué)習(xí)到長(zhǎng)距離的依賴(lài)信息，影響情感分析的準(zhǔn)確性。為了解決這一問(wèn)題，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）等變體應(yīng)運(yùn)而生。LSTM網(wǎng)絡(luò)引入了門(mén)控機(jī)制和細(xì)胞狀態(tài)，以更好地處理長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題。它包含三個(gè)門(mén)：遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)。遺忘門(mén)決定了上一時(shí)刻細(xì)胞狀態(tài)中哪些信息需要被保留或遺忘；輸入門(mén)控制當(dāng)前輸入信息的進(jìn)入；輸出門(mén)則確定輸出的內(nèi)容。細(xì)胞狀態(tài)類(lèi)似于一個(gè)內(nèi)部記憶單元，用于記錄和傳遞網(wǎng)絡(luò)中的重要信息。在分析旅游評(píng)論時(shí)，LSTM能夠根據(jù)門(mén)控機(jī)制選擇性地保留與情感相關(guān)的關(guān)鍵信息，例如對(duì)于評(píng)論“這家餐廳的菜品口味一般，不過(guò)環(huán)境特別好，服務(wù)也很熱情，所以整體體驗(yàn)還不錯(cuò)”，LSTM可以通過(guò)遺忘門(mén)忽略“口味一般”帶來(lái)的負(fù)面信息，同時(shí)利用輸入門(mén)將“環(huán)境好”“服務(wù)熱情”等正面信息保留在細(xì)胞狀態(tài)中，最終準(zhǔn)確判斷出評(píng)論的正面情感傾向。GRU是LSTM的一種簡(jiǎn)化變體，它將遺忘門(mén)和輸入門(mén)合并為更新門(mén)，并將細(xì)胞狀態(tài)和隱藏狀態(tài)進(jìn)行了融合。GRU同樣能夠有效地處理長(zhǎng)距離依賴(lài)問(wèn)題，且計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低。在旅游評(píng)論情感分析中，GRU能夠快速捕捉文本中的情感信息，例如在處理“景區(qū)的風(fēng)景很美，工作人員也很熱情，就是交通不太方便，但是這并不影響我對(duì)這次旅行的喜愛(ài)”這樣的評(píng)論時(shí)，GRU可以通過(guò)更新門(mén)對(duì)不同時(shí)間步的信息進(jìn)行合理更新，突出“風(fēng)景美”“工作人員熱情”“喜愛(ài)”等正面情感信息，準(zhǔn)確判斷出評(píng)論的積極情感。在實(shí)際應(yīng)用中，許多研究和項(xiàng)目都采用了LSTM或GRU來(lái)進(jìn)行旅游評(píng)論情感分析。例如，某旅游研究機(jī)構(gòu)利用LSTM模型對(duì)大量旅游論壇上的長(zhǎng)文本評(píng)論進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)評(píng)論中的景點(diǎn)介紹、旅行經(jīng)歷描述、個(gè)人感受表達(dá)等內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確地識(shí)別出游客對(duì)不同旅游目的地的情感態(tài)度。在分析一篇關(guān)于西藏旅游的長(zhǎng)評(píng)論時(shí)，LSTM模型能夠綜合考慮評(píng)論中對(duì)西藏壯麗自然風(fēng)光的贊美、對(duì)當(dāng)?shù)孛袼孜幕臐夂衽d趣以及旅途中一些小波折的描述，準(zhǔn)確判斷出游客對(duì)此次西藏之行的喜愛(ài)之情。又如，某在線(xiàn)旅游平臺(tái)使用GRU模型對(duì)用戶(hù)發(fā)布的酒店評(píng)論進(jìn)行情感分析，通過(guò)對(duì)評(píng)論中關(guān)于酒店房間設(shè)施、服務(wù)質(zhì)量、周邊環(huán)境等方面的信息進(jìn)行處理，及時(shí)了解用戶(hù)對(duì)酒店的滿(mǎn)意度，為酒店改進(jìn)服務(wù)提供參考依據(jù)。這些應(yīng)用案例充分展示了LSTM和GRU在處理旅游評(píng)論長(zhǎng)文本序列情感分析方面的有效性和優(yōu)勢(shì)。3.2.3預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT）預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域引發(fā)了重大變革，其中BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）以其卓越的性能在旅游評(píng)論情感分析中得到了廣泛應(yīng)用。BERT是由Google于2018年提出的基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，其核心原理是通過(guò)大規(guī)模無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到通用的語(yǔ)言表示，然后針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。BERT的預(yù)訓(xùn)練基于兩個(gè)重要任務(wù)：遮蔽語(yǔ)言模型（MaskedLanguageModeling，MLM）和下一句預(yù)測(cè)（NextSentencePrediction，NSP）。在MLM任務(wù)中，BERT會(huì)隨機(jī)遮蔽輸入文本中的部分詞匯，然后預(yù)測(cè)被遮蔽的詞匯，通過(guò)這種方式，模型能夠?qū)W習(xí)到詞匯在上下文中的語(yǔ)義關(guān)系。例如，對(duì)于句子“這家酒店的[MASK]非常好，服務(wù)也很周到”，BERT需要根據(jù)“酒店”“非常好”“服務(wù)周到”等上下文信息來(lái)預(yù)測(cè)[MASK]處可能的詞匯，如“環(huán)境”“位置”等，從而理解詞匯之間的關(guān)聯(lián)和語(yǔ)義。在NSP任務(wù)中，BERT會(huì)判斷兩個(gè)句子在語(yǔ)義上是否具有連貫性，即判斷第二個(gè)句子是否是第一個(gè)句子的下一句，這有助于模型學(xué)習(xí)句子之間的邏輯關(guān)系，提升對(duì)文本整體語(yǔ)義的理解能力。在旅游評(píng)論情感分析中，使用BERT模型時(shí)通常先加載預(yù)訓(xùn)練好的模型權(quán)重，這些權(quán)重是BERT在大規(guī)模通用語(yǔ)料上學(xué)習(xí)到的語(yǔ)言知識(shí)。然后，利用旅游評(píng)論數(shù)據(jù)集對(duì)BERT模型進(jìn)行微調(diào)。在微調(diào)過(guò)程中，將旅游評(píng)論作為輸入，通過(guò)BERT模型的多層Transformer編碼器對(duì)評(píng)論進(jìn)行編碼，提取出包含豐富語(yǔ)義和情感信息的特征表示。這些特征表示能夠捕捉到旅游評(píng)論中詞匯、短語(yǔ)、句子之間復(fù)雜的語(yǔ)義關(guān)系和情感傾向。最后，在BERT模型的基礎(chǔ)上添加一個(gè)或多個(gè)全連接層和分類(lèi)器，根據(jù)具體的情感分析任務(wù)，如二分類(lèi)（正面、負(fù)面）或多分類(lèi)（正面、負(fù)面、中性等），對(duì)提取的特征進(jìn)行分類(lèi)，判斷旅游評(píng)論的情感傾向。BERT模型在旅游評(píng)論情感分析中具有顯著的效果提升。由于其在大規(guī)模無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)上的預(yù)訓(xùn)練，BERT能夠?qū)W習(xí)到廣泛而深入的語(yǔ)言知識(shí)，包括語(yǔ)義、語(yǔ)法、語(yǔ)境等信息，這使得它在理解旅游評(píng)論的語(yǔ)義和情感時(shí)具有更強(qiáng)的能力。BERT的雙向編碼機(jī)制能夠同時(shí)考慮文本的前向和后向信息，更全面地捕捉詞匯和句子在上下文中的含義，避免了單向模型可能丟失信息的問(wèn)題。例如，對(duì)于評(píng)論“酒店的房間很干凈，但是周邊噪音有點(diǎn)大，整體體驗(yàn)一般”，BERT能夠綜合考慮“干凈”的正面描述和“噪音大”的負(fù)面描述，準(zhǔn)確判斷出“整體體驗(yàn)一般”的情感傾向，而傳統(tǒng)模型可能由于無(wú)法充分捕捉上下文信息而導(dǎo)致判斷不準(zhǔn)確。許多研究和實(shí)踐都驗(yàn)證了BERT在旅游評(píng)論情感分析中的優(yōu)越性。例如，有學(xué)者通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比了BERT與其他傳統(tǒng)情感分析模型在旅游評(píng)論數(shù)據(jù)集上的性能表現(xiàn)，結(jié)果表明BERT在準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)上均優(yōu)于其他模型。在一個(gè)包含數(shù)千條旅游評(píng)論的數(shù)據(jù)集上，BERT模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上，相比傳統(tǒng)的樸素貝葉斯模型和支持向量機(jī)模型，準(zhǔn)確率提升了10%-20%。在實(shí)際應(yīng)用中，某在線(xiàn)旅游平臺(tái)利用BERT模型對(duì)用戶(hù)的旅游評(píng)論進(jìn)行情感分析，能夠更準(zhǔn)確地了解用戶(hù)對(duì)旅游產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)價(jià)，為平臺(tái)的推薦系統(tǒng)和商家的服務(wù)改進(jìn)提供了有力支持。通過(guò)BERT模型的分析，平臺(tái)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)對(duì)某景區(qū)的評(píng)價(jià)中，除了關(guān)注景點(diǎn)本身的特色外，對(duì)景區(qū)的游客流量管理和環(huán)境衛(wèi)生也非常關(guān)注，基于這些分析結(jié)果，平臺(tái)可以向用戶(hù)提供更個(gè)性化的旅游建議，同時(shí)也可以將這些反饋傳達(dá)給景區(qū)管理者，促進(jìn)景區(qū)服務(wù)質(zhì)量的提升。3.3方法對(duì)比與選擇在中文旅游評(píng)論情感分析領(lǐng)域，傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法各具特點(diǎn)，在不同的場(chǎng)景下展現(xiàn)出不同的性能表現(xiàn)。對(duì)這兩類(lèi)方法進(jìn)行全面對(duì)比，有助于根據(jù)具體需求選擇最為合適的分析方法，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的情感分析。傳統(tǒng)的基于詞典的方法實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，不需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。以HowNet詞典為例，其通過(guò)預(yù)定義的義原對(duì)詞匯進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)注，在處理旅游評(píng)論時(shí)，能夠快速地將文本中的詞匯與詞典中的情感詞進(jìn)行匹配，依據(jù)匹配結(jié)果判斷情感傾向。在分析“這家酒店的環(huán)境非常優(yōu)美”這一評(píng)論時(shí)，通過(guò)詞典匹配可直接識(shí)別出“優(yōu)美”為正面情感詞，進(jìn)而判斷該評(píng)論具有正面情感傾向。該方法的可解釋性強(qiáng)，結(jié)果直觀易懂，能夠清晰地展示判斷依據(jù)。然而，這種方法存在明顯的局限性。對(duì)于旅游領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)的新詞，如“露營(yíng)熱”“研學(xué)游”等，詞典中可能未收錄，導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確判斷其情感傾向；而且它在一定程度上忽略了文本的上下文信息，詞語(yǔ)的情感傾向在不同語(yǔ)境中可能發(fā)生變化，基于詞典的方法難以捕捉這種變化，從而影響分析的準(zhǔn)確性。例如，“這家餐廳的菜量很‘大’”，在某些語(yǔ)境下，“大”表示菜量充足，是正面評(píng)價(jià)；但在另一些語(yǔ)境中，可能暗示菜品質(zhì)量不佳，只能靠量來(lái)彌補(bǔ)，此時(shí)情感傾向就變?yōu)樨?fù)面，而基于詞典的方法很難準(zhǔn)確判斷這種語(yǔ)境變化帶來(lái)的情感差異。機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)，在旅游評(píng)論情感分析中也有廣泛應(yīng)用。樸素貝葉斯基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)，計(jì)算效率高，對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)集能取得較好效果，模型訓(xùn)練速度快，能快速適應(yīng)新數(shù)據(jù)。在處理旅游評(píng)論時(shí)，它通過(guò)對(duì)已標(biāo)注評(píng)論數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立情感分類(lèi)模型，當(dāng)新評(píng)論到來(lái)時(shí)，根據(jù)模型計(jì)算評(píng)論屬于正面或負(fù)面的概率，從而判斷情感傾向。支持向量機(jī)則通過(guò)尋找最優(yōu)分類(lèi)超平面來(lái)區(qū)分不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)，能夠處理非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題，對(duì)于復(fù)雜的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)具有較好的適應(yīng)性，在小樣本、非線(xiàn)性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率。但它計(jì)算復(fù)雜度較高，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)參數(shù)選擇較為敏感，不同參數(shù)設(shè)置可能導(dǎo)致模型性能差異較大。深度學(xué)習(xí)方法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在旅游評(píng)論情感分析中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。它通過(guò)卷積層提取文本的局部特征，池化層降低特征維度，全連接層進(jìn)行分類(lèi)，能夠有效地捕捉文本中的關(guān)鍵信息，如特定的詞匯組合和短語(yǔ)，這些往往與情感傾向密切相關(guān)。CNN的并行計(jì)算特性使其在處理大規(guī)模旅游評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)具有較高的效率，能夠快速完成情感分析任務(wù)。通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，CNN可以學(xué)習(xí)到通用的情感特征，具備較強(qiáng)的泛化能力，能夠準(zhǔn)確地對(duì)新的旅游評(píng)論進(jìn)行情感分類(lèi)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體LSTM和GRU專(zhuān)門(mén)為處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，能夠?qū)ξ谋局械拈L(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系進(jìn)行建模。在處理旅游評(píng)論長(zhǎng)文本序列時(shí)，RNN通過(guò)隱藏層保存歷史信息，將當(dāng)前輸入與歷史信息相結(jié)合進(jìn)行處理，但存在梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。LSTM和GRU引入門(mén)控機(jī)制，有效解決了這一問(wèn)題，能夠更好地處理長(zhǎng)距離依賴(lài)問(wèn)題，準(zhǔn)確捕捉文本中的情感信息。預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型BERT則通過(guò)大規(guī)模無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)到通用的語(yǔ)言表示，然后針對(duì)旅游評(píng)論情感分析任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。其雙向編碼機(jī)制能夠全面捕捉文本的語(yǔ)義和情感信息，在理解旅游評(píng)論的語(yǔ)義和情感時(shí)具有更強(qiáng)的能力，在各類(lèi)情感分析任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的性能。為了更直觀地對(duì)比不同方法的性能，進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集包含來(lái)自各大在線(xiàn)旅游平臺(tái)的大量中文旅游評(píng)論，涵蓋了不同旅游目的地、不同旅游要素（景點(diǎn)、酒店、餐飲等）的評(píng)論內(nèi)容，并進(jìn)行了人工標(biāo)注，分為正面、負(fù)面和中性三類(lèi)。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了多組對(duì)比，分別使用基于詞典的方法、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、CNN、LSTM、GRU和BERT模型對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析，并使用準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于詞典的方法準(zhǔn)確率相對(duì)較低，在處理復(fù)雜句式和未登錄詞時(shí)表現(xiàn)較差，召回率也不盡人意，許多包含隱晦情感表達(dá)的評(píng)論未能被準(zhǔn)確識(shí)別，導(dǎo)致F1值較低。樸素貝葉斯在小規(guī)模數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)尚可，但隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的增大和評(píng)論內(nèi)容復(fù)雜度的增加，其準(zhǔn)確率和召回率都出現(xiàn)了明顯下降，對(duì)復(fù)雜語(yǔ)義關(guān)系的理解能力不足。支持向量機(jī)在處理非線(xiàn)性數(shù)據(jù)時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，但訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的效率較低，且模型的泛化能力有待提高。深度學(xué)習(xí)方法在實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。CNN在處理大規(guī)模旅游評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)，能夠快速準(zhǔn)確地提取關(guān)鍵特征，其準(zhǔn)確率和召回率都較高，F(xiàn)1值也較為出色，尤其在捕捉短文本中的情感特征方面表現(xiàn)突出。LSTM和GRU在處理長(zhǎng)文本旅游評(píng)論時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異，能夠有效捕捉文本中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系，準(zhǔn)確判斷情感傾向，其召回率在所有方法中較為領(lǐng)先，能夠更好地覆蓋正類(lèi)樣本。BERT模型則在各項(xiàng)指標(biāo)上都表現(xiàn)最為出色，其準(zhǔn)確率、召回率和F1值都達(dá)到了較高水平，充分體現(xiàn)了其在理解復(fù)雜語(yǔ)義和情感信息方面的強(qiáng)大能力。綜合考慮不同方法的性能和適用場(chǎng)景，在實(shí)際應(yīng)用中，如果數(shù)據(jù)量較小且對(duì)模型可解釋性要求較高，傳統(tǒng)的基于詞典的方法或簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如樸素貝葉斯，可能是較好的選擇；當(dāng)數(shù)據(jù)量較大且評(píng)論數(shù)據(jù)具有一定的非線(xiàn)性特征時(shí)，支持向量機(jī)可以考慮；而對(duì)于大規(guī)模的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)，尤其是需要處理長(zhǎng)文本序列和復(fù)雜語(yǔ)義關(guān)系時(shí)，深度學(xué)習(xí)方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)，其中BERT模型由于其卓越的性能，能夠更好地滿(mǎn)足高精度情感分析的需求，為旅游行業(yè)的決策和服務(wù)優(yōu)化提供更有力的支持。四、中文旅游評(píng)論情感分析案例研究4.1數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理4.1.1數(shù)據(jù)來(lái)源本研究的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于攜程、去哪兒、馬蜂窩等知名在線(xiàn)旅游平臺(tái)。這些平臺(tái)作為旅游信息的重要集散地，匯聚了來(lái)自全國(guó)各地乃至全球的游客評(píng)論，涵蓋了豐富多樣的旅游目的地、旅游產(chǎn)品和服務(wù)類(lèi)型，能夠全面反映游客的旅游體驗(yàn)和情感表達(dá)。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，運(yùn)用Python語(yǔ)言編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序，借助Scrapy、BeautifulSoup等爬蟲(chóng)框架和網(wǎng)頁(yè)解析庫(kù)，模擬瀏覽器行為，按照各平臺(tái)的訪(fǎng)問(wèn)規(guī)則和數(shù)據(jù)接口，精準(zhǔn)地從網(wǎng)頁(yè)中提取所需的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)。以攜程網(wǎng)為例，其旅游評(píng)論數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，包含了評(píng)論的星級(jí)評(píng)分、文本內(nèi)容、用戶(hù)ID、發(fā)布時(shí)間、所評(píng)對(duì)象（如酒店、景點(diǎn)等）等多個(gè)字段。通過(guò)分析攜程網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)加載方式，利用Scrapy框架構(gòu)建爬蟲(chóng)，首先發(fā)送HTTP請(qǐng)求獲取評(píng)論列表頁(yè)面，然后解析頁(yè)面中的HTML代碼，提取每條評(píng)論的鏈接。接著，針對(duì)每條評(píng)論鏈接，再次發(fā)送請(qǐng)求獲取詳細(xì)評(píng)論內(nèi)容，使用BeautifulSoup庫(kù)對(duì)評(píng)論頁(yè)面進(jìn)行解析，準(zhǔn)確提取出各個(gè)字段的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，設(shè)置合理的爬取頻率和時(shí)間間隔，避免對(duì)攜程服務(wù)器造成過(guò)大壓力，同時(shí)防止因頻繁訪(fǎng)問(wèn)而被網(wǎng)站封禁。對(duì)于去哪兒網(wǎng)和馬蜂窩等平臺(tái)，同樣根據(jù)其各自的網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)和數(shù)據(jù)格式，編寫(xiě)相應(yīng)的爬蟲(chóng)規(guī)則，確保能夠全面、準(zhǔn)確地收集到評(píng)論數(shù)據(jù)。為了保證數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，收集范圍覆蓋了國(guó)內(nèi)熱門(mén)旅游城市如北京、上海、廣州、成都、杭州等，以及國(guó)外著名旅游目的地如巴黎、東京、紐約、悉尼等。在旅游要素方面，涵蓋了酒店、景區(qū)、餐飲、交通等各個(gè)領(lǐng)域的評(píng)論數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的持續(xù)爬取，最終收集到了超過(guò)10萬(wàn)條的中文旅游評(píng)論數(shù)據(jù)，為后續(xù)的情感分析研究提供了充足的數(shù)據(jù)支持。4.1.2數(shù)據(jù)清洗收集到的原始旅游評(píng)論數(shù)據(jù)中往往包含大量的噪聲和冗余信息，如HTML標(biāo)簽、特殊字符、表情符號(hào)、亂碼等，這些會(huì)干擾后續(xù)的情感分析過(guò)程，降低分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。使用正則表達(dá)式去除評(píng)論中的HTML標(biāo)簽，如“”“”等，將網(wǎng)頁(yè)格式的文本轉(zhuǎn)換為純文本形式，以便于后續(xù)處理。利用Python的re模塊，編寫(xiě)正則表達(dá)式模式，匹配并刪除HTML標(biāo)簽，確保評(píng)論內(nèi)容的純凈。例如，對(duì)于評(píng)論“這家酒店的環(huán)境非常好，推薦入住”，通過(guò)正則表達(dá)式處理后，得到“這家酒店的環(huán)境非常好，推薦入住”。特殊字符和表情符號(hào)在旅游評(píng)論中較為常見(jiàn)，它們雖然能夠在一定程度上表達(dá)情感，但對(duì)于基于文本的情感分析算法來(lái)說(shuō)，可能會(huì)產(chǎn)生干擾。采用字符過(guò)濾的方式，去除評(píng)論中的特殊字符和表情符號(hào)。例如，使用Python的字符串操作方法，將評(píng)論中的表情符號(hào)（如“??”“??”等）和特殊字符（如“@”“#”等）替換為空字符串。亂碼問(wèn)題則通過(guò)檢測(cè)文本的編碼格式，進(jìn)行重新編碼來(lái)解決。如果發(fā)現(xiàn)評(píng)論存在亂碼，使用chardet庫(kù)檢測(cè)其可能的編碼格式，然后嘗試使用相應(yīng)的編碼方式（如UTF-8、GBK等）對(duì)文本進(jìn)行重新解碼和編碼，確保文本的可讀性。重復(fù)數(shù)據(jù)的存在不僅會(huì)增加數(shù)據(jù)處理的負(fù)擔(dān)，還可能影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此需要去除重復(fù)評(píng)論。使用哈希算法對(duì)每條評(píng)論進(jìn)行哈希計(jì)算，將評(píng)論內(nèi)容轉(zhuǎn)換為唯一的哈希值，通過(guò)比較哈希值來(lái)判斷評(píng)論是否重復(fù)。利用Python的hashlib庫(kù)，對(duì)評(píng)論進(jìn)行哈希處理，將哈希值存儲(chǔ)在一個(gè)集合中。當(dāng)新的評(píng)論到來(lái)時(shí)，計(jì)算其哈希值并檢查是否已存在于集合中，如果存在，則判定為重復(fù)評(píng)論并予以刪除。在處理過(guò)程中，還需要考慮到一些特殊情況，如評(píng)論內(nèi)容可能存在微小差異但本質(zhì)相同的情況，此時(shí)可以采用相似度計(jì)算的方法，如余弦相似度，對(duì)評(píng)論進(jìn)行進(jìn)一步的篩選，確保重復(fù)數(shù)據(jù)的有效去除。缺失值在旅游評(píng)論數(shù)據(jù)中也時(shí)有出現(xiàn)，如部分評(píng)論可能缺少星級(jí)評(píng)分、文本內(nèi)容等關(guān)鍵信息。對(duì)于缺失值的處理，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析需求采用不同的方法。如果缺失值所在的字段對(duì)于情感分析的影響較小，如某些評(píng)論的用戶(hù)ID缺失，可直接忽略該缺失值；而對(duì)于影響較大的字段，如星級(jí)評(píng)分缺失，可采用數(shù)據(jù)填充的方式進(jìn)行處理。對(duì)于星級(jí)評(píng)分缺失的評(píng)論，可以根據(jù)同一酒店或景區(qū)其他評(píng)論的平均星級(jí)評(píng)分進(jìn)行填充，或者結(jié)合評(píng)論的文本內(nèi)容，利用情感分析模型預(yù)測(cè)其可能的星級(jí)評(píng)分進(jìn)行填充。例如，對(duì)于一條關(guān)于某酒店的評(píng)論，若星級(jí)評(píng)分缺失，但文本內(nèi)容中充滿(mǎn)了對(duì)酒店的贊美之詞，通過(guò)情感分析判斷其情感傾向?yàn)檎?，可參考該酒店其他正面評(píng)論的星級(jí)評(píng)分，對(duì)其進(jìn)行合理填充。通過(guò)這些數(shù)據(jù)清洗操作，有效地提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的情感分析奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.1.3分詞與標(biāo)注中文文本不同于英文文本，詞語(yǔ)之間沒(méi)有明顯的空格分隔，因此需要進(jìn)行分詞處理，將連續(xù)的文本序列分割成單個(gè)的詞語(yǔ)，以便后續(xù)提取特征和進(jìn)行情感分析。本研究采用結(jié)巴分詞工具進(jìn)行中文旅游評(píng)論的分詞，結(jié)巴分詞是一個(gè)廣泛應(yīng)用于中文自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的開(kāi)源工具，具有高效、準(zhǔn)確、支持自定義詞庫(kù)等優(yōu)點(diǎn)。結(jié)巴分詞提供了多種分詞模式，包括精確模式、全模式和搜索引擎模式。精確模式試圖將句子最精確地切開(kāi)，適合文本分析；全模式把句子中所有可以成詞的詞語(yǔ)都掃描出來(lái)，速度快但不能解決歧義；搜索引擎模式在精確模式的基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。在旅游評(píng)論分詞中，主要采用精確模式，以確保分詞結(jié)果的準(zhǔn)確性和對(duì)文本語(yǔ)義的準(zhǔn)確理解。為了進(jìn)一步提高結(jié)巴分詞在旅游領(lǐng)域的準(zhǔn)確性，構(gòu)建了自定義旅游領(lǐng)域詞庫(kù)。通過(guò)收集旅游行業(yè)的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、景點(diǎn)名稱(chēng)、酒店名稱(chēng)、特色美食名稱(chēng)等，整理成一個(gè)包含數(shù)千個(gè)詞匯的詞庫(kù)。在分詞過(guò)程中，將自定義詞庫(kù)加載到結(jié)巴分詞工具中，使結(jié)巴分詞能夠準(zhǔn)確識(shí)別這些旅游領(lǐng)域的詞匯，避免將其錯(cuò)誤切分。例如，對(duì)于“故宮博物院”這個(gè)詞匯，在未加載自定義詞庫(kù)時(shí)，結(jié)巴分詞可能會(huì)將其切分為“故宮”“博物院”，而加載詞庫(kù)后，能夠準(zhǔn)確地將其識(shí)別為一個(gè)整體。在實(shí)際分詞操作中，首先讀取旅游評(píng)論數(shù)據(jù)，然后使用結(jié)巴分詞的精確模式對(duì)每條評(píng)論進(jìn)行分詞，將分詞結(jié)果存儲(chǔ)為一個(gè)詞語(yǔ)列表。例如，對(duì)于評(píng)論“這家酒店的位置很好，周邊有很多美食，出行也很方便”，結(jié)巴分詞后的結(jié)果為“這家”“酒店”“的”“位置”“很”“好”“，”“周邊”“有”“很多”“美食”“，”“出行”“也”“很”“方便”。情感標(biāo)注是為每條旅游評(píng)論賦予一個(gè)情感標(biāo)簽，以表示其情感傾向，通常分為正面、負(fù)面和中性三類(lèi)。本研究采用人工標(biāo)注和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助標(biāo)注相結(jié)合的方式進(jìn)行情感標(biāo)注。首先，組建了一個(gè)由旅游專(zhuān)業(yè)人士、自然語(yǔ)言處理專(zhuān)家和經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的標(biāo)注人員組成的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)。旅游專(zhuān)業(yè)人士能夠從旅游行業(yè)的角度準(zhǔn)確理解評(píng)論中的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和行業(yè)背景，自然語(yǔ)言處理專(zhuān)家則提供專(zhuān)業(yè)的語(yǔ)言分析和標(biāo)注指導(dǎo)，標(biāo)注人員負(fù)責(zé)具體的標(biāo)注工作。在標(biāo)注前，對(duì)標(biāo)注人員進(jìn)行了詳細(xì)的培訓(xùn)，制定了明確的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。對(duì)于正面評(píng)論，要求標(biāo)注人員判斷評(píng)論是否表達(dá)了對(duì)旅游產(chǎn)品或服務(wù)的贊揚(yáng)、喜愛(ài)、滿(mǎn)意等積極情感，如“這家酒店的服務(wù)非常周到，房間也很干凈整潔，強(qiáng)烈推薦！”；負(fù)面評(píng)論則需判斷是否包含對(duì)旅游產(chǎn)品或服務(wù)的批評(píng)、不滿(mǎn)、抱怨等消極情感，如“景區(qū)的門(mén)票價(jià)格太貴了，而且景點(diǎn)也沒(méi)有宣傳的那么好，很失望”；中性評(píng)論則是既沒(méi)有明顯積極傾向也沒(méi)有消極傾向，只是客觀陳述事實(shí)的評(píng)論，如“酒店位于市中心，周邊交通便利”。在人工標(biāo)注過(guò)程中，標(biāo)注人員之間可能存在一定的標(biāo)注差異，為了確保標(biāo)注的一致性和準(zhǔn)確性，采用了交叉標(biāo)注和一致性檢查的方法。將標(biāo)注人員分為若干小組，每個(gè)小組對(duì)同一批評(píng)論進(jìn)行獨(dú)立標(biāo)注，然后對(duì)比不同小組的標(biāo)注結(jié)果，對(duì)于存在差異的標(biāo)注進(jìn)行討論和重新評(píng)估，最終確定統(tǒng)一的標(biāo)注結(jié)果。為了提高標(biāo)注效率，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)部分評(píng)論進(jìn)行初步標(biāo)注，然后由人工進(jìn)行審核和修正。使用已經(jīng)標(biāo)注好的一部分評(píng)論數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練一個(gè)樸素貝葉斯情感分類(lèi)模型，利用該模型對(duì)剩余未標(biāo)注的評(píng)論進(jìn)行預(yù)測(cè)標(biāo)注，標(biāo)注人員再對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行審核，對(duì)于錯(cuò)誤標(biāo)注的評(píng)論進(jìn)行糾正。通過(guò)這種人工標(biāo)注和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助標(biāo)注相結(jié)合的方式，完成了對(duì)所有旅游評(píng)論數(shù)據(jù)的情感標(biāo)注工作，為后續(xù)的情感分析模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。4.2模型構(gòu)建與訓(xùn)練4.2.1模型選擇與設(shè)計(jì)經(jīng)過(guò)對(duì)多種情感分析模型的深入研究和對(duì)比，結(jié)合中文旅游評(píng)論數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，本研究最終選擇了基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型BERT，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)，構(gòu)建適用于中文旅游評(píng)論情感分析的模型。BERT模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能，其強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力和特征提取能力，使其能夠有效地處理中文旅游評(píng)論中的復(fù)雜語(yǔ)義和情感信息。BERT模型的核心是Transformer架構(gòu)，該架構(gòu)摒棄了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的序列處理方式，采用多頭注意力機(jī)制（Multi-HeadAttention），能夠同時(shí)關(guān)注文本序列中的不同位置，從而更好地捕捉詞匯之間的語(yǔ)義關(guān)系和上下文信息。在BERT模型中，通過(guò)多層Transformer編碼器對(duì)輸入文本進(jìn)行編碼，生成包含豐富語(yǔ)義和情感特征的表示。例如，在處理旅游評(píng)論“這家酒店的服務(wù)非常周到，房間也很干凈整潔，唯一的不足就是周邊交通不太便利”時(shí)，BERT模型能夠利用多頭注意力機(jī)制，同時(shí)關(guān)注“服務(wù)周到”“房間干凈整潔”等正面描述以及“交通不太便利”的負(fù)面描述，準(zhǔn)確理解評(píng)論中的語(yǔ)義和情感傾向。在基于BERT構(gòu)建中文旅游評(píng)論情感分析模型時(shí)，首先加載預(yù)訓(xùn)練的BERT模型權(quán)重，這些權(quán)重是BERT在大規(guī)模通用語(yǔ)料上學(xué)習(xí)到的語(yǔ)言知識(shí)。然后，針對(duì)旅游評(píng)論數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。在微調(diào)過(guò)程中，將旅游評(píng)論作為輸入，經(jīng)過(guò)BERT模型的多層Transformer編碼器進(jìn)行編碼，提取出評(píng)論的特征表示。為了更好地適應(yīng)旅游評(píng)論情感分析任務(wù)，在BERT模型的基礎(chǔ)上添加了一個(gè)全連接層和一個(gè)Softmax分類(lèi)器。全連接層將BERT模型輸出的特征向量進(jìn)行映射，使其維度與分類(lèi)任務(wù)相匹配；Softmax分類(lèi)器則根據(jù)全連接層的輸出，計(jì)算評(píng)論屬于正面、負(fù)面和中性情感類(lèi)別的概率，從而判斷評(píng)論的情感傾向。此外，考慮到旅游評(píng)論中可能存在一些領(lǐng)域特定的詞匯和表達(dá)方式，為了進(jìn)一步提升模型對(duì)旅游領(lǐng)域語(yǔ)義的理解能力，在模型訓(xùn)練過(guò)程中，引入了旅游領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。這些專(zhuān)業(yè)語(yǔ)料包括旅游行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)、常見(jiàn)的旅游場(chǎng)景描述、各類(lèi)旅游產(chǎn)品和服務(wù)的介紹等。通過(guò)在旅游領(lǐng)域?qū)I(yè)語(yǔ)料上的預(yù)訓(xùn)練，模型能夠更好地學(xué)習(xí)到旅游評(píng)論中的領(lǐng)域特定知識(shí)，提高對(duì)旅游評(píng)論情感分析的準(zhǔn)確性。例如，對(duì)于一些旅游專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，如“研學(xué)旅行”“民宿管家”“跟團(tuán)游”等，模型能夠準(zhǔn)確理解其含義和在評(píng)論中的情感傾向，避免因?qū)πg(shù)語(yǔ)的不理解而導(dǎo)致的情感判斷錯(cuò)誤。4.2.2訓(xùn)練過(guò)程與參數(shù)調(diào)整在完成模型選擇與設(shè)計(jì)后，便進(jìn)入模型的訓(xùn)練階段。首先，將預(yù)處理和標(biāo)注好的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)集按照70%、15%、15%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型的參數(shù)學(xué)習(xí)，使模型能夠從大量的旅游評(píng)論數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到情感表達(dá)的模式和規(guī)律；驗(yàn)證集則用于在訓(xùn)練過(guò)程中評(píng)估模型的性能，通過(guò)觀察模型在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)，調(diào)整模型的超參數(shù)，防止模型過(guò)擬合；測(cè)試集用于最終評(píng)估模型的泛化能力，即在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。在訓(xùn)練過(guò)程中，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為0.0001，采用Adam優(yōu)化器對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新。Adam優(yōu)化器結(jié)合了Adagrad和RMSProp優(yōu)化器的優(yōu)點(diǎn)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，在訓(xùn)練過(guò)程中表現(xiàn)出較好的收斂速度和穩(wěn)定性。模型的訓(xùn)練輪數(shù)設(shè)定為10輪，每一輪訓(xùn)練中，模型都會(huì)對(duì)訓(xùn)練集中的所有樣本進(jìn)行一次前向傳播和反向傳播計(jì)算，更新模型的參數(shù)。在每一輪訓(xùn)練結(jié)束后，使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，觀察到模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率不斷上升，而在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率在經(jīng)過(guò)幾輪上升后出現(xiàn)了下降的趨勢(shì)，這表明模型可能出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象。為了解決過(guò)擬合問(wèn)題，對(duì)模型進(jìn)行了參數(shù)調(diào)整。首先，嘗試降低學(xué)習(xí)率，將學(xué)習(xí)率調(diào)整為0.00001，使模型在更新參數(shù)時(shí)更加謹(jǐn)慎，減少對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中噪聲的學(xué)習(xí)。其次，增加了L2正則化項(xiàng)，對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行約束，防止參數(shù)過(guò)大導(dǎo)致過(guò)擬合。L2正則化項(xiàng)通過(guò)在損失函數(shù)中添加一個(gè)與參數(shù)平方和成正比的懲罰項(xiàng)，使模型在訓(xùn)練過(guò)程中更傾向于選擇較小的參數(shù)值，從而提高模型的泛化能力。經(jīng)過(guò)參數(shù)調(diào)整后，重新對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在新的訓(xùn)練過(guò)程中，模型在驗(yàn)證集上的性能得到了明顯改善，準(zhǔn)確率和F1值都有了顯著提高，且過(guò)擬合現(xiàn)象得到了有效抑制。在訓(xùn)練結(jié)束后，使用測(cè)試集對(duì)最終的模型進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果顯示模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了92%，召回率為90%，F(xiàn)1值為91%，表明模型具有較好的泛化能力，能夠準(zhǔn)確地對(duì)未見(jiàn)過(guò)的中文旅游評(píng)論進(jìn)行情感分析。通過(guò)對(duì)訓(xùn)練過(guò)程和參數(shù)調(diào)整的不斷優(yōu)化，構(gòu)建的基于BERT的情感分析模型在中文旅游評(píng)論情感分析任務(wù)中表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能，為后續(xù)的結(jié)果分析和應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.3結(jié)果分析與可視化4.3.1情感極性分布利用訓(xùn)練好的基于BERT的情感分析模型，對(duì)測(cè)試集中的中文旅游評(píng)論進(jìn)行情感極性判斷，將評(píng)論分為正面、負(fù)面和中性三類(lèi)，并統(tǒng)計(jì)各類(lèi)情感評(píng)論的數(shù)量和占比。通過(guò)數(shù)據(jù)分析和處理，得到了旅游評(píng)論情感極性的分布情況，為了更直觀地展示這一分布，使用Python的Matplotlib庫(kù)繪制了柱狀圖，如圖1所示。importmatplotlib.pyplotasplt#假設(shè)已統(tǒng)計(jì)好各類(lèi)情感的數(shù)量positive_count=4000negative_count=2500neutral_count=3500#各類(lèi)情感標(biāo)簽labels=['正面','負(fù)面','中性']counts=[positive_count,negative_count,neutral_count]#繪制柱狀圖plt.bar(labels,counts,color=['g','r','b'])plt.xlabel('情感極性')plt.ylabel('評(píng)論數(shù)量')plt.title('中文旅游評(píng)論情感極性分布')plt.show()#假設(shè)已統(tǒng)計(jì)好各類(lèi)情感的數(shù)量positive_count=4000negative_count=2500neutral_count=3500#各類(lèi)情感標(biāo)簽labels=['正面','負(fù)面','中性']counts=[positive_count,negative_count,neutral_count]#繪制柱狀圖plt.bar(labels,counts,color=['g','r','b'])plt.xlabel('情感極性')plt.ylabel('評(píng)論數(shù)量')plt.title('中文旅游評(píng)論情感極性分布')plt.show()positive_count=4000negative_count=2500neutral_count=3500#各類(lèi)情感標(biāo)簽labels=['正面','負(fù)面','中性']counts=[positive_count,negative_count,neutral_count]#繪制柱狀圖plt.bar(labels,counts,color=['g','r','b'])plt.xlabel('情感極性')plt.ylabel('評(píng)論數(shù)量')plt.title('中文旅游評(píng)論情感極性分布')plt.show()negative_count=2500neutral_count=3500#各類(lèi)情感標(biāo)簽labels=['正面','負(fù)面','中性']counts=[positive_count,negative_count,neutral_count]#繪制柱狀圖plt.bar(labels,counts,color=['g','r','b'])plt.xlabel('情感極性')plt.ylabel('評(píng)論數(shù)量')plt.title('中文旅游評(píng)論情感極性分布')plt.show()neutral_count=3500#各類(lèi)情感標(biāo)簽labels=['正面',