【摘 要】
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随着互联网的迅速发展和智能手机的普及,人们购买旅游景区门票的方式逐渐从人工窗口购票转变成了在线购票,人们也越来越倾向于在购票平台上发表对景区的评论,并为其打分,这些在线评论无论是对消费者、商家还是购票平台而言都具有很大的价值。而旅游景区的在线评论文本具有语言表达不规范、文本较短等特点,采用传统的方法进行研究会导致结果有所偏差。因此,选择合适的方法对其进行文本挖掘是非常有必要的。本文选择研究的对象是
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随着互联网的迅速发展和智能手机的普及,人们购买旅游景区门票的方式逐渐从人工窗口购票转变成了在线购票,人们也越来越倾向于在购票平台上发表对景区的评论,并为其打分,这些在线评论无论是对消费者、商家还是购票平台而言都具有很大的价值。而旅游景区的在线评论文本具有语言表达不规范、文本较短等特点,采用传统的方法进行研究会导致结果有所偏差。因此,选择合适的方法对其进行文本挖掘是非常有必要的。本文选择研究的对象是欢乐谷景区的在线评论,在对好评和差评进行词云图展示工作中,选用TF-IDF算法进行关键词的词云图展示,这样提取出的词语更加精准且具代表性。在主题分析工作中,本文通过LDA主题模型对评论文本的主题词进行提取,通过困惑度选定最优的主题数目,然后结合情感倾向对主题词进行分析,发现欢乐谷景区的游玩项目和风景氛围带给游客更多的是正向的体验,而工作人员的服务态度、设施开放情况和排队情况这三个方面带给游客更多的是负面的体验,于是本文对此提出了一些可实施的改进建议,包括员工专业化培训和构建线上排队机制等。在对景区在线评论的情感分析工作中,本文采用深度学习的方法进行研究,结合对不同深度神经网络模型的对比,本文采用了一种BERT-BiGRU-ATT情感分析模型。该模型首先用BERT实现词向量的转换,然后利用结合注意力机制（ATT）的双向门控循环单元（BiGRU）对评论文本的情感特征进行提取,得到带有权重的文本特征信息,最后通过softmax分类器对情感进行分类。为了验证该模型的效果,本文还将其他四种模型与其进行对比实验,结果显示BERT-BiGRU-ATT模型的F1值为93.48%,均高于其他四种模型,表明该模型在欢乐谷景区在线评论文本中的分类效果较好,同时也验证了该模型的优越性。
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