基于依存句法的旅游景点评价系统
自然语言处理中常见的句法分析工具(六)
自然语言处理中常见的句法分析工具引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使机器能够理解、分析和处理人类语言。
在NLP的研究中，句法分析是一个至关重要的环节，它涉及到对句子的结构和语法关系进行分析和识别。
为了实现句法分析，研究人员开发了多种工具和技术，本文将介绍一些常见的句法分析工具及其应用。
句法分析工具1. 依存句法分析器依存句法分析器是一种基于句子中词语之间依存关系的分析工具。
它通过识别句中各个词语之间的依存关系，构建句子的依存树结构，从而揭示句子中词语之间的语法关系。
依存句法分析器在句法分析中具有重要作用，能够帮助研究人员理解句子的结构和语法关系。
2. 短语结构句法分析器短语结构句法分析器是句法分析中的另一种常见工具，它基于短语结构语法对句子进行分析。
短语结构句法分析器能够识别句子中的短语结构，包括名词短语、动词短语等，从而揭示句子中各个短语之间的语法关系。
短语结构句法分析器在NLP中被广泛应用，能够帮助机器理解和处理句子的语法结构。
3. 语法标注器语法标注器是一种对句子中词语进行语法标注的工具，它能够为句子中的每个词语添加相应的语法标记，包括词性、句法功能等。
语法标注器在句法分析中扮演着重要角色，能够为其他句法分析工具提供语法信息，帮助机器理解句子中词语的语法属性。
句法分析工具的应用1. 信息抽取句法分析工具在信息抽取中发挥着重要作用，能够帮助机器从文本中抽取出有用的信息。
通过对句子的结构和语法关系进行分析，句法分析工具能够识别出句子中的主谓宾结构、从句结构等，从而帮助机器抽取出句子中的重要信息。
2. 机器翻译在机器翻译领域，句法分析工具能够帮助机器理解源语言句子的结构和语法关系，从而更准确地翻译成目标语言。
通过对句子的短语结构和依存关系进行分析，机器能够更好地理解句子的语法结构，进而实现更准确的翻译。
3. 问答系统句法分析工具在问答系统中也有重要应用，能够帮助机器理解用户提出的问题并给出准确的答案。
基于依存句法和二叉树模型的评价对象抽取
基于依存句法和二叉树模型的评价对象抽取张建华;翁鸣;李晓乐;刘芳【摘要】识别出评论中的评价对象有利于商家了解用户关心的产品特征，为进一步设计和升级产品提供决策。
根据词之间的相互依赖关系，提出一种基于依存句法分析和二叉树模型的评价对象识别方法。
首先通过依存关系分析，得到句法结构语句；然后采用二叉树模型，将名词和名词词组出现频率高的句法结构构造成二叉树；最后采用二叉树遍历算法对树库中的每一棵二叉树进行遍历，将所得的字符串进行组合，最终得到具有完整意义的评价对象。
实验结果表明，该方法在两类测试集上都取得了一定的效果。
%It’s beneficial for finding productions’ featurethat users care,by identifying the evaluation objects in comments,whichpro-vides decision basis for improving productions’ equality. Accordingto the interdependence between words,an evaluation object identif-ying method based on dependency parsing and binary tree was proposed. By dependency relation analyzing,grammar relations sentences are found. Then construct binary trees with noun and noun phrases based on the binary tree model. Finally,traverse all binary trees,output relativestrings,and combined the outputting strings,get evaluation objects with complete meaning. Experimental results show that this method has good effects in two specific test sets.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】5页(P52-55,60)【关键词】依存句法分析;评价对象;二叉树【作者】张建华;翁鸣;李晓乐;刘芳【作者单位】广西财经学院实验教学中心，广西南宁 530003;广西财经学院实验教学中心，广西南宁 530003;广西财经学院实验教学中心，广西南宁 530003;广西财经学院实验教学中心，广西南宁 530003【正文语种】中文【中图分类】TP393.4;TP391.1用户常对购买服饰的尺码、款型或电脑价格、售后服务等做出评价，这些经过用户评价的实体属性被称为评价对象(Evaluation Object)[1]。
基于层次分析法的休闲度假旅游资源评价体系构建
基于层次分析法的休闲度假旅游资源评价体系构建【摘要】本文基于层次分析法构建了一套休闲度假旅游资源评价体系，通过对理论基础、特点分析、研究现状、构建方法及案例分析的综合讨论，形成了一套系统完整的评价指标体系。
案例分析部分通过实际案例验证了该体系的有效性。
研究成果总结认为该评价体系能够准确评估休闲度假旅游资源的质量，为相关决策提供科学依据。
展望未来，可以在该体系的基础上进一步扩展和完善，提高其适用性和准确性，为休闲度假旅游资源评价领域提供更多有效借鉴和指导。
【关键词】休闲度假旅游资源、层次分析法、评价体系构建、理论基础、特点分析、研究现状、构建方法、案例分析、研究成果总结、未来研究方向1. 引言1.1 背景介绍休闲度假旅游资源评价体系构建涉及对旅游资源进行全面、系统的评估和分析，对于旅游业发展和管理具有重要的意义。
在今天这个快节奏的社会，人们对休闲度假旅游的需求越来越高，旅游资源的开发和评价变得尤为重要。
随着全球旅游业的持续增长，休闲度假旅游资源的质量成为旅游者关注的焦点。
当前对休闲度假旅游资源的评价体系仍存在一定的局限性和不足，无法完全满足现代旅游市场的需求。
有必要通过建立基于层次分析法的评价体系来对休闲度假旅游资源进行科学、客观的评价，从而提高旅游资源的价值和竞争力。
本研究旨在构建基于层次分析法的休闲度假旅游资源评价体系，通过对休闲度假旅游资源特点的分析和相关研究现状的梳理，为旅游资源的评价和管理提供更加系统和科学的方法和工具。
通过案例分析，将验证该评价体系的可行性和有效性，为旅游资源的可持续发展和提升服务质量提供有益的参考和借鉴。
1.2 研究意义休闲度假旅游资源评价体系的构建对于促进旅游产业的发展具有重要的意义。
通过建立科学合理的评价体系，可以对休闲度假旅游资源进行客观、全面的评价，为旅游目的地的规划和开发提供参考。
评价体系的构建可以帮助旅游从业者了解休闲度假旅游资源的优势和不足，有针对性地进行资源整合和提升，提高旅游产品的竞争力和吸引力。
基于IPA分析法的旅游目的地满意度研究——以天山天池景区为例
基于IPA分析法的旅游目的地满意度研究派—以天山天池景区为例胡莉莉李翠林(新疆财经大学旅游学院,新疆乌鲁木齐830012)摘要：以天山天池景区为例，运用IPA分析法，构建景区游客满意度评价指标体系，对景区的发展现状进行分析，从而得出以下结论:景区的自然景观风貌和外部交通是游客印象最深也是最满意的要素，而景区价格以及内部交通是游客最关心却不够满意的要素。
基于以上结论，对天山天池景区出现的问题进行分析，并提出改善景区内部交通、降低门票价格、改善景区内部管理环境、加强旅游基础设施建设等建议$关键词：天山天池景区；I PA；满意度中图分类号:F590文献标志码：A文章编号：2095-7211(2020)03-0082-04随着网络信息技术的不断发展，越来越多的游客利用各种在线旅游平台分享自身的旅游经历，网络文本形式正在成为研究领域新的数据来源。
随着体验经济的兴起,游客不再满足于走马观花式的旅游方式,更加注重旅游过程中的自身体验和感受％因此,提升旅游者对旅游目的地的满意度成为促进景区可持续发展的一项重要议题％1文献综述1.1游客满意度国内外研究1978年，国外学者Pizama首次对旅游目的地的游客满意度情况进行了研究,指出游客满意度是游客对旅游目的地的期望和体验感受之间的差异,从而对游客产生的影响［1］%自此之后，国外学者对游客满意度的研究愈发丰富和深入，学者们根据结构方程模型、SERVQUAL模型、模糊综合评价法、IPA分析法等对游客满意度进行测量［2-4］%在国内，关于游客满意度的研究热度不断提高，尤其对游客满意度的实证研究％汪侠、顾朝林(2005)等通过改进国际游客满意度指数模型，构建了旅游景区顾客满意度指数模型［5］%廉同辉、余菜花等(2012)基于模糊综合评价法,构建游客满意度评价体系，对主题公园的游客满意度进行研究⑷。
张欢欢(2016)以鸡公山景区为例，通过问卷调查，采用因子分析法对山地旅游景区的游客满意度进行分析［7］。
基于ISA分析的景区游客旅游体验质量提升策略研究——以成都东郊记忆公园为例
基于ISA分析的景区游客旅游体验质量提升策略研究——以
成都东郊记忆公园为例
赵良成;肖晓;欧阳艳梅
【期刊名称】《旅游论坛》
【年(卷),期】2014(007)002
【摘要】为提升游客的旅游体验质量,实现旅游景区的科学管理和可持续发展,基于IPA框架在旅游应用中的效度分析,提出更加适合于旅游情境体验质量评价的ISA 框架,最后以成都东郊记忆公园为例进行了ISA实证分析,就景区未来如何进行资源的集约化配置和设定清晰的管理边界提出建议.
【总页数】6页(P31-36)
【作者】赵良成;肖晓;欧阳艳梅
【作者单位】成都理工大学旅游与城乡规划学院,四川成都610059;成都理工大学旅游与城乡规划学院,四川成都610059;成都理工大学旅游与城乡规划学院,四川成都610059
【正文语种】中文
【中图分类】F592.7
【相关文献】
1.基于游客满意度的乡村旅游景区服务质量提升策略研究--以安徽省宿州市为例[J], 蔡雪洁;鲁林红
2.文化创意型旅游地旅游质量感知的研究--以成都东郊记忆公园游客为例 [J], 赵
良成;肖晓;欧阳艳梅;
3.文化创意型旅游地旅游质量感知的研究--以成都东郊记忆公园游客为例 [J], 赵良成;肖晓;欧阳艳梅
4.基于游客体验的旅游景区质量提升策略研究
——以南京灵谷寺旅游景区为例 [J], 尹立杰;丁洁
5.基于网络文本分析的工业遗产游客感知研究——以成都市东郊记忆为例 [J], 李渊;罗疑惠;赵炜
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基于LBS的旅游景点挖掘与推荐系统设计
基于LBS的旅游景点挖掘与推荐系统设计旅游业是全球经济中增长最快的领域之一。
随着互联网的快速发展，越来越多的人倾向于在网上寻找旅游信息和进行旅游规划。
基于LBS（定位服务）的旅游景点挖掘与推荐系统应运而生，为用户提供个性化的旅游推荐服务。
一、简介基于LBS的旅游景点挖掘与推荐系统是一种通过利用用户地理位置信息和旅游景点数据，实现旅游景点的自动挖掘与推荐的系统。
该系统通过分析用户的兴趣爱好以及当前地理位置，为用户提供个性化的旅游景点推荐，使用户能够快速了解和选择自己感兴趣的旅游景点。
二、系统设计1. 数据收集与处理系统首先需要收集用户的地理位置信息，并与旅游景点数据库进行关联。
用户地理位置信息可以通过移动设备的GPS定位获取。
旅游景点数据库包含了大量的景点信息，包括景点名称、位置、特色等。
2. 用户兴趣挖掘系统利用用户的历史数据和行为信息进行用户兴趣挖掘。
通过分析用户的浏览历史、搜索行为以及其他交互记录，系统可以了解用户的兴趣爱好，如文化古迹、美食、购物等。
这些信息将被用于后续的景点推荐。
3. 地理位置分析与推荐系统利用用户当前地理位置信息和旅游景点数据库中的地理信息进行地理位置分析。
根据用户的当前位置，系统可以找到附近的旅游景点，并根据用户的兴趣进行筛选和排序。
系统可以采用距离衡量、用户评分、景点热度等指标进行景点推荐。
4. 个性化推荐模型系统建立个性化推荐模型，根据用户的兴趣和偏好为用户生成个性化的旅游景点推荐。
推荐模型可以采用协同过滤、内容过滤等推荐算法。
系统根据用户的历史数据和行为信息，为用户推荐和他们兴趣相似的其他用户喜欢的旅游景点。
5. 用户评价与反馈系统允许用户对推荐的旅游景点进行评价和反馈。
用户可以对景点进行打分、评论和分享自己的游玩经历。
这些反馈信息将被用于改进系统的推荐算法，提供更准确和个性化的推荐结果。
三、系统优势1. 个性化推荐：系统能够根据用户的兴趣和偏好为用户生成个性化的旅游景点推荐，提高用户的旅游体验和满意度。
基于智能算法的旅游景点推荐系统设计与实现
基于智能算法的旅游景点推荐系统设计与实现智能化的旅游景点推荐系统在当今快节奏的生活中具有重要意义。
人们越来越希望能够借助科技的力量快速、准确地找到适合自己的旅游目的地。
基于智能算法的旅游景点推荐系统应运而生，为用户提供个性化、高效的旅游推荐服务。
本文将详细介绍基于智能算法的旅游景点推荐系统的设计与实现。
一、概述基于智能算法的旅游景点推荐系统是一种利用机器学习和数据挖掘技术，为用户推荐适合他们兴趣和需求的旅游景点的软件系统。
它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好以及个人信息，利用智能算法从大量的旅游数据中找到最合适的景点推荐给用户，帮助用户快速找到心仪的旅游目的地。
二、系统设计1. 数据收集与预处理旅游景点推荐系统需要收集大量的旅游数据，包括景点评分、用户评论、游客数量等信息。
收集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、去除噪声数据、数据归一化等操作，以保证数据的准确性和可用性。
2. 特征提取与表示对于每个景点，需要从收集到的数据中提取出特征，以便后续的推荐计算。
常用的特征包括景点的位置、交通便利性、历史评分、游客数量等。
提取出的特征需要进行合适的表示，例如使用向量表示。
3. 用户模型建立用户模型是旅游景点推荐系统中的关键组成部分。
通过分析用户的历史行为、兴趣偏好等方面的信息，可以建立个性化的用户模型。
常用的方法包括协同过滤、基于内容的推荐、矩阵分解等。
4. 景点推荐算法设计基于用户模型和景点的特征表示，可以设计合适的推荐算法。
常用的算法包括基于邻居的推荐、基于矩阵分解的推荐、基于深度学习的推荐等。
根据实际情况，可以选择最适合的算法进行推荐计算。
5. 推荐结果呈现推荐结果的呈现是旅游景点推荐系统的重要环节。
可以通过网页、手机应用等方式将推荐结果展示给用户。
同时，还可以根据用户的反馈进行实时调整和优化，提升用户体验。
三、系统实现1. 数据库设计与构建为了存储和管理海量的旅游数据，需要设计合适的数据库。
可以选择关系型数据库或者非关系型数据库，根据系统需求和数据规模进行选择。
基于依存句法分析的术语提取方法与传统方法的实证对比
基于依存句法分析的术语提取方法与传统方法的实证对比目录一、内容概述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (4)1.3 论文结构安排 (5)二、相关理论与方法概述 (6)2.1 依存句法分析简介 (7)2.2 传统术语提取方法回顾 (8)2.3 基于依存句法分析的术语提取方法 (10)三、实验设计与数据准备 (11)3.1 实验环境搭建 (12)3.2 数据集选取与预处理 (13)3.3 实验参数设置 (14)四、基于依存句法分析的术语提取方法实证研究 (15)4.1 实验过程描述 (16)4.2 实验结果与分析 (17)4.3 结果讨论 (19)五、传统术语提取方法实证研究 (20)5.1 实验过程描述 (21)5.2 实验结果与分析 (22)5.3 结果讨论 (23)六、对比分析 (25)6.1 方法性能对比 (26)6.2 参数调整对结果的影响 (27)6.3 特定领域术语提取效果对比 (28)七、结论与展望 (29)7.1 研究结论总结 (30)7.2 研究不足与局限 (31)7.3 未来研究方向展望 (33)一、内容概述本文档旨在探讨基于依存句法分析的术语提取方法，并对其与传统术语提取方法的效能进行实证对比分析。
作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，对于文本信息检索、文本摘要、机器翻译等任务都具有重要意义。
随着信息技术的不断发展，文本数据的急剧膨胀引发了对于高效、准确术语提取方法的需求。
到目前为止，研究者们已经开发出多种术语提取方法，包括基于关键词提取的传统方法、基于语义表示的学习方法等。
本研究首先将介绍基于依存句法分析的术语提取方法的基本原理和步骤。
依存句法分析是指利用依存关系来透视句子结构，揭示句中各个词之间的深层次语义连接。
这一分析方法为术语定义和提取提供了新的视角，研究者普遍认为，依存句法结构能够体现词在句子中的定位和作用，有利于揭示术语的语义特征和上下文联系。
基于ITCM-CVM-IPA的文化遗产旅游地游憩价值评估与游客感知因素分析——以沈阳故宫为例
基于ITCM-CVM-IPA的文化遗产旅游地游憩价值评估与游客感知因素分析——以沈阳故宫为例
石丹;黄梓浩;关婧文
【期刊名称】《经济论坛》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】评估文化遗产旅游地游憩价值和深入分析游客感知因素,可促进旅游地资源合理开发与持续发展。
以文化遗产旅游地沈阳故宫为例,通过ITCM(Individual Travel Cost Method)和CVM(Contingent Valuation Method)对其游憩价值进行评估,将游客感知因素根据IPA(Important-Performance Analysis)矩阵与IPA 指数进行分析。
结果表明:文化遗产旅游地沈阳故宫使用价值>非使用价值,游憩非使用价值中,遗产价值>存在价值>选择价值;在IPA分析中,游客预期与实际旅游体验差距较小。
【总页数】13页(P71-83)
【作者】石丹;黄梓浩;关婧文
【作者单位】吉林师范大学地理科学与旅游学院;武警警官学院
【正文语种】中文
【中图分类】F592.99
【相关文献】
1.游客感知价值对TCM评估游憩价值影响的介入方式比较研究——以湖南张谷英村为例
2.环城游憩带乡村旅游地游客感知价值实证研究——以成都三圣花乡为例
3.基于游憩动机的游客游憩利用影响感知差异——以张家界国家森林公园为例
4.基于网络文本分析的梯田农业文化遗产旅游地生态环境的游客感知研究——以湖南新化紫鹊界梯田为例
5.网络文本分析视角下文化遗产旅游地游客感知价值维度构建——以洛阳龙门石窟为例
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基于网络文本分析的青海湖景区旅游形象感知研究
基于网络文本分析的青海湖景区旅游形象感知研究唐仲霞;白嘉奇;王昕【期刊名称】《绿色科技》【年(卷),期】2024(26)5【摘要】随着大数据时代的到来,网络点评文本会影响游客对旅游景区的感知形象,搜集了“携程”“美团点评”“去哪儿”“同程旅行”等旅游网站的游客点评文本,运用ROST CM6.0网络文本挖掘工具进行分词和词频统计对青海湖景区旅游形象感知高频词进行了语义网络分析及情感分析。
结果表明:在认知形象上,青海湖景区自然景观吸引物成为游客主要认知;游客对青海湖良好的生态环境方面的关注度较高;在整体形象上,游客对青海湖景区正面情绪占比较高,但也存在对服务设施和管理等方面存在一部分中性情绪和负面情绪。
根据研究结论提出以下建议:一是提高青海湖景区文旅融合程度,打造文化青海湖;二是提升景区管理服务质量,全方位、多层次的满足游客需求;三是创造多元旅游产品,满足游客的多样化消费需求,提高游客二次消费的能力。
【总页数】8页(P183-189)【作者】唐仲霞;白嘉奇;王昕【作者单位】青海师范大学经济管理学院;青海师范大学地理科学学院;青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室;青海省自然地理与环境过程重点实验室;南京财经大学工商管理学院【正文语种】中文【中图分类】F590【相关文献】1.基于网络文本分析的环青海湖地区旅游感知形象研究2.浅谈基于网络文本分析的旅游景区形象感知——以武汉木兰天池景区为例3.基于网络文本分析的泉区旅游目的地形象感知研究——以济南天下第一泉风景区为例4.基于网络文本分析的山岳型景区旅游形象感知研究——以张家界天门山国家森林公园为例5.基于网络文本分析的文化遗产地旅游形象感知研究——以“三孔”景区为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
旅游目的地综合评价体系指标
旅游目的地综合评价体系指标一、导言旅游业是全世界重要的产业之一，旅游目的地是旅游业的重要组成部分，为旅游业发展提供了不可替代的支撑作用。
旅游目的地综合评价是对目的地的规划、开发、建设、运营、管理及评价的全面系统性概括。
旅游目的地综合评价体系指标是衡量旅游目的地发展状况和质量水平的重要参考，也是实现持续发展的基础。
二、评价体系指标（一）景观资源1. 风景如画：即自然景观和人文景观的美景状况，包括美丽的环境和优美的景观等。
2. 历史遗迹：即古迹、古文明遗址、遗址保护、具有历史价值遗产的景点等。
3. 文化多样性：即本地的文化传统、语言、民俗、艺术、音乐、文学等具有区域特色的文化背景。
（二）旅游基础设施1. 住宿设施：即旅游地区内的酒店、旅馆、度假村、公寓等住宿设施的数量和质量状况。
2. 交通设施：即铁路、公路和机场等交通线路和设施的完善程度。
3. 水电气等公共设施：即水源、电力、燃气等基础设施的完善程度。
（三）旅游服务品质1. 消费者参与程度：即开发商和旅游者之间的联系、团队旅游和自由旅游的平衡等。
2. 其他服务：即当地导游、接待等服务人员的素质、服务水平、沟通能力等。
3. 清洁服务：即酒店、公共场所如公园、海滩等环境卫生等。
（四）旅游管理1. 可持续的发展：即资源、环境和文化的保护，与旅游业的发展有机统一，鼓励和支持可持续的旅游发展。
2. 旅游信息化程度：即旅游信息的推广、管理、服务、资讯、统计等多项方面的信息化程度。
3. 协同共享的整合管理：即旅游资源的整合、共享、管理以及管理机构各行业部门间的协同，以及政府和社会各方面的协同等。
三、总结旅游目的地综合评价体系指标是衡量旅游目的地发展状况和质量水平的重要指标。
针对旅游目的地的不同要求提出适当的指标，可以促进旅游业的长期持续发展，提高旅游目的地的核心竞争力。
不同的重要性和优先级应该被考虑和衡量，并对评价体系进行不断的修正和改进。
基于依存句法分析的社会媒体文本挖掘方法——以饮食习惯特色分析为例
基于依存句法分析的社会媒体文本挖掘方法——以饮食习惯特色分析为例任彬;车万翔;刘挺【摘要】在进行社会媒体文本挖掘时,传统的基于词表的方法,存在准确率较低、词表难获得等问题.该文提出一种基于依存句法分析的文本挖掘方法,通过规则匹配的方式从社会媒体文本中提取信息.该方法不依赖词表,且实验证明了相比基于词表的方法在准确率上有大幅提高.应用基于依存句法分析的文本挖掘方法,我们在微博文本上进行了饮食习惯特色分析,实现了性别、地区、时间等维度的饮食习惯特色分析并可进行交叉分析,最终用词云的方式展示了结果.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2014(028)006【总页数】8页(P208-215)【关键词】依存句法分析;文本挖掘;社会媒体;饮食习惯特色分析【作者】任彬;车万翔;刘挺【作者单位】哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言正经历爆发式增长的社会媒体数据对社会科学的影响越来越大[1-2]。
通过挖掘社会媒体文本获得信息,相比于社会学研究中传统的问卷调查方式，有着更真实、数据量大、费用低等优点，因而越来越被广泛使用。
通过社会媒体文本挖掘，可以预测一个人的性别、年龄、个性等[3]，甚至可以预测股票价格或是电影票房[4]。
在本文中，我们则尝试挖掘新浪微博的内容文本，来进行饮食习惯特色的分析。
目前在社会媒体文本挖掘中，基于词表的方法使用得最为普遍。
其本质是将待分析文本与给定词表中的词相匹配。
例如，“鼻子”、“皮肤”、“手”等词语会被放进一个“身体”词表中，通过统计外向的人和内向的人谁的语言中这些词出现得更频繁，就可以探究哪种人更常讨论“身体”这个话题[3]。
基于词表的文本挖掘方法简单易用，应用广泛。
阿里云依存句法分析
阿里云依存句法分析（一）阿里云依存句法分析阿里云依存句法分析是一种基于规则的自动文本分析技术，可以实现句子的语义理解。
它可以解析句子之间的依存关系和句子结构，可以有效地识别出句子成分，涉及到词汇意义、词性、句子结构等信息。
依存句法分析是一种基于自然语言处理（NLP）技术，可以将输入文本转换为句法分析树，从而输出语义理解结构；让用户可以轻松提取句子里面任意一个元素的信息（包括词性等），从而改善当前自然语言处理技术的模型表现。
（二）阿里云依存句法分析的应用1. 语义分析：通过阿里云依存句法分析，可以进行句子的语义分析，将句子拆分为若干部分，了解到每个单词的特征及其与其他单词的语义关系，从而实现对句子的高级语义理解。
2. 智能问答：阿里云依存句法分析可以快速实现对问句语义分析，结合自然语言处理技术，可以更加精准地回答用户提出的问题，比如查询、判断等问题，实现更好的智能问答服务。
3. 机器翻译：通过阿里云依存句法分析可以在汉语自然语言理解过程中加快汉译英或者英译汉语的处理速度，提升机器翻译的质量。
4. 情感分析：可以通过对文本的句法分析，实现情感分析，迅速分析出情感强度，判断文本是否具有积极或者消极的情感。
5. 聊天机器人：聊天机器人可以实现海量数据的语义理解，并将其转换为有意义的句子，依存句法分析可以提高语句的连贯性，使自然语言处理和语义理解技术的表现更加准确。
（三）总结阿里云依存句法分析是一种基于规则的自动文本分析技术，可以用来实现句子的语义理解。
它可以通过解析句子的依存关系和结构，从而让用户可以更明确地提取句子成分里面的信息，比如詞性等，有助于改善自然语言处理技术模型表现。
阿里云依存句法分析的应用包括语义分析、智能问答、机器翻译、情感分析和聊天机器人等方面，为现代自然语言处理技术的发展提出了新的可能性。
基于多源大数据的旅游景点游客满意度评价模型研究——以洪崖洞为例
283区域治理LIVELIHOOD作者简介：杨婷婷，生于1993年，硕士研究生，重庆工商大学派斯学院大数据专职教师，研究方向为电子商务与大数据分析。
基金项目：资助项目：重庆市研究生创新型科研项目，项目名称：基于多源大数据的旅游景点游客满意度评价模型研究—以洪崖洞为例，项目编号：CYS19337。
基于多源大数据的旅游景点游客满意度评价模型研究*——以洪崖洞为例重庆工商大学派斯学院 杨婷婷摘要：本文以洪崖洞旅游景点在线评论和网络游记为研究对象，提出基于多源大数据的旅游景点游客满意度评价模型，运用内容分析法获得旅游形象特征，通过情感分析法获取游客的旅游偏好。
从游客的评价中分析出影响洪崖洞成为“网红”旅游地的影响因素。
通过对游客的评论分析得出，游客对于洪崖洞旅游形象评价主要以积极情感为主，消极情感次之，最少的是中性情感。
造成游客消极情感的主要因素包括周边交通混乱、指引不足、景区拥挤，以及商业化氛围太浓等。
关键词：旅游景点；游客满意度；情感分析；多源中图分类号：F590.8 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2021）03-0283-0002一、引言近十几年来，我国旅游行业一直保持持续稳步的发展。
根据2020年国家统计局的年度统计数据，2011-2019年，我国游客人数和旅游总收入都保持着持续增长的发展趋势。
在2019年，我国全年国内游客总人次达到60亿人次，比上年增长8.4%[1]。
随着互联网的便捷使用和高速发展，以及大数据时代的悄然而至，各种在线旅游平台应运而生，为旅游行业带来了更加明显且持续的经济效益。
游客通过在线旅游网站和旅游App 将旅游过程中的所看所感事物，以及情感感知体验通过在线点评、网络游记这些用户生成内容等方式分享给一些还未去该旅游景点观光游览的潜在游客，随着到旅游景点的游客逐渐增多，在线评论数据也在海量增加，这些短评论文本数据将会直接影响潜在的顾客做出是否去该旅游景点旅游的决策，而这也正在成为旅游景点形象的直接传播渠道。
基于句法分析与依存分析的评价对象抽取
Ｂ ｓｄｏ ｅ ｏｒｃ ａａ ｓ ｆ ｐｎｏ ｂｅｔｔｅ ｅｕｔ ｏ ｉ ｏ ｎｎ ａ ｅ ｃｕａ ｎ ｌｂｅ Ｂ ｓｄｏ ｅ ａｅ ｎｔ ｒ ｔ ｌ ｉ ｏ ｉｉｎｏｊｃ，ｈ ｓｌ ｆ ｐｎ ｎｍｉｉｇｃｎｂ ｃｒｔ ａ ｄ ｅ ａｌ． ａｅ ｎｔ ｈ ｃ ｅ ｙ ｓ ｏ ｎ ｒ ｓ ｏ ｉ ａ ｅ ｒｉ ｈ
性。
关键 词：意见挖掘；句法分析 ；依 存分析 ；评价对象；似然值检 验
Ｏｐｎｏ ｊｃ ｘｒｃｉｎＢ ｓｄｏ ｅＳ ｎａ ａｙｉ ａ ｄＤ ｐ ｎ ｅ ｃ ａ ｓ ｉｉｎ０ｂｅｔ ｔａ ｔ ａｅ ｎｔ ｙ ｔｘ Ｅ ｏ ｈ Ａｎ ｌｓ ｎ ｅ ｅｄ ｎ ｅ ｓ Ａｎ ｌ ｉ ｙｓ
１ 引言
随着 Ｉｔ ｔ ｎｅ 的迅猛发展和 电子 商务的不断普及 ， ｍｅ
互联 网以其独特 的优势吸引着各大 制造商在 网络上 出
意见挖掘是 当前 自然语言处 理的研 究热 点，它帮 助人 们在大量产 品评论 中快速 定位需要寻找 的相关产
品意见 。根据 Ｋ ｍ 和 Ｈ ｖ ｉ ｏｙ对意见的定义Ⅲ： 意见 由四
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基于深度学习的旅游景点推荐模型研究
基于深度学习的旅游景点推荐模型研究
徐锟;赵永智;王涛;刘惠临
【期刊名称】《滁州学院学报》
【年(卷),期】2024(26)2
【摘要】针对大数据造成的信息冗余问题,个性化推荐系统的出现解决了这个困扰,它能够有效地挑选和剔除信息,让用户从众多数据中找出对自己有用的内容。
文章聚焦于旅游景点推荐,提出了一种深度卷积融合位置信息模型DCNN-MPN。
首先,借助CNN的水平与垂直滤波器,从用户的过往行为中提取出具有价值的特性。
紧接着,将用多头自我注意的数据融入原记录中。
最后,通过计算评估目标对象的相似度。
实验数据证实,文章提出的DCNN-MPN模型是行之有效的,它能有效地从用户的历史兴趣序列中提取出每个旅游点的权重以及主要和次要的偏好度,并有助于与当前点击率预测模型进行对比,从而实现精准的预测。
【总页数】8页(P47-53)
【作者】徐锟;赵永智;王涛;刘惠临
【作者单位】安徽理工大学计算机科学与工程学院;国家能源集团宁夏煤业公司应急救援中心;滁州学院无人应急装备与灾害客数字化重建安徽省联合共建学科重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于轨迹挖掘模型的旅游景点推荐
2.基于协同过滤算法的旅游景点推荐模型研究
3.基于用户评论的深度学习模型预测旅游景点推荐
4.基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型研究
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基于句法分析的实体关系抽取
DOI:10.19392/ki.1671-7341.201815198基于句法分析的实体关系抽取李㊀真㊀张优敏㊀夏冬梅㊀靳㊀冲重庆工程学院软件与计算机学院㊀重庆㊀400056摘㊀要:针对领域本体构建中实体关系种类不明确,以及中文文本中多出现复杂句式,复杂句子中实体关系的获取比较难的问题,提出基于句子语法分析的实体关系获取方法,通过对句法结构的分析,加入句法特征㊂以旅游领域的实体关系获取为模型分别进行二组实验㊂实验表明,基于SVM关系抽取实验中,加入了句法特征的那组实验结果的F值提高了15个百分点,证明句法特征对基于SVM的实体关系获取的有效性㊂关键词:实体关系;句法特征;支持向量机中图分类号:TP391㊀㊀文献标识码:A㊀㊀国内外对实体关系的抽取都做了相关的研究,蔡鸿博[1]采用挖掘频繁项集关联性与分析词结构信息相结合的方法来自动挖掘上位词之间的上位关系,达到了较好的层次化效果;郭剑毅[2]提出一种改进的径向基核函数融合多项式核函数及卷积树核函数㊂本文前期也做过基于SVM(支持向量机)的概念㊁属性及属性值的对应关系获取[3],但都没有考虑复杂句式的问题,句法分析在处理复杂句式时有明显的优势,因此,本文在进行关系抽取时,通过对句法结构的分析,加入句法特征㊂以云南旅游领域实体关系获取进行试验验证,结果表明该方法具有良好的可行性㊂1基于句法分析的实体关系抽取特征的选择㊂在使用SVM进行实体关系获取时,最核心的步骤就是构造特征向量,特征向量的构造需要选取合适的特征,特征选取不合适会直接影响到实验的结果㊂由于中文文本中特征具有多样性,在考虑到常用的词特征㊁实体类型特征等的基础上,引入一种句法特征㊂下面重点介绍一下句法特征㊂(a)父类成分特征㊂父类特征主要表示在同一个句子中,两个实体在句法分析树中的结点是在哪个句法位置处显示的㊂本文主要考虑五个句法成分:pp,np,zj,dj,vp㊂从离两个实体最近的父结点开始,依次向上搜索,如果出现最近的公共句法成分为pp,np,zj,dj,vp中任一个,则其为父类特征㊂其中pp,np, zj,dj,vp在句法成分中分别表示动词短信㊁名词短语㊁整句㊁单句句型和介词短语㊂(b)两个实体间的路径特征㊂两个实体在句法分析树中的路径,由两个实体对应的结点间的句法成分构成㊂例如句子 滇池位于云南省昆明市的西南㊂ 它的句法树为[jd[np滇池/ns][vp位于/v[sp云南省/ns昆明市/ns的/u西南/nl㊂/wp]]],如下图所示,两实体之间的路径为np+dj-vp-sp㊂句法分析树图(c)中心词之间以及中心词到实体之间的路径㊂在分析了 云南省昆明市的西南 和 滇池 这两个实体在语法分析树中充当的成分后,发现它们都和动词 位于 的关系比较密切,从句子的语义角色这方面来看, 云南省昆明市的西南 是 位于 的受动者, 滇池 是 位于 的施事者,同时本文发现句子中的大部分关系都有这样的一个角色依赖关系和中心词㊂因此,本文在原有特征的基础上加了两个新特征:两个实体分别到中心词的句法分析路径特征和中心词特征㊂中心词为 位于 ,实体E1到中心词的路径为:np+dj-vp,实体E2到中心词的路径为:vp-sp㊂2试验数据以及结果分析(1)试验数据以及评价指标㊂为了证明SVM在实体语义关系抽取上具有可行性和有效性,本文分别设计了两组相关的实验室,其中第一组实验是只有基础特征实体关系抽取实验;第二组是不断加入句法特征的基于SVM的实体关系抽取实验㊂由于本文在做实体关系抽取的实验时,缺乏相关的权威语料,本文利用网络爬虫工具从互联网上搜集了相关旅游领域的语料,主要包括酒店㊁景点㊁文化㊁小吃四类,文档3000余篇,其中有2000篇是作为训练语料,其余1000篇则作为测试语料㊂在对实验结果的评测中,本文采用信息抽取任务中比较权威的评测标准㊂即用召回率(R)来反映实验结果的查全率,用准确率(P)来反映实体关系抽取的精度,用F值来表示实验结果的最终性能指标,即:准确率(P)=正确获取概念层次关系的个数获取的概念层次关系个数∗100%召回率(R)=正确获取概念层次关系的个数概念层次关系总个数∗100%F值(F-Score)=2∗P∗PP+R∗100%(2)结果及分析㊂由下表可知,每次加入的句法特征都起到了改进系统性能的作用,其中父类成分以及中心词和实体距中心词的路径两个特征对实验的结果有很大的影响,提高了实体关系抽取的性能㊂基于句法分析的实体关系抽取表正确率(%)召回率(%)F值(%)基础特征63.8240.1549.30+父类成分78.3147.5859.19 +实体之间的路径80.4948.2560.33 +中心词和实体距中心词路径82.3753.7465.053结论实体关系的获取是近年来文本信息处理领域的一个研究热点㊂本文通过对两个实体在句法结构树中的位置进行分析,获取实体之间的依存特征,在基于SVM的实体关系抽取中不断地加入这些句子结构特征,实验证明,句法分析对基于SVM 的实体语义关系抽取具有显著的效果㊂参考文献:[1]蔡鸿博.基于上位词的中文实体关系图谱构建[D].哈尔滨工业大学,2014.[2]郭剑毅,陈鹏,余正涛,等.基于多核融合的中文领域实体关系抽取[J].中文信息学报,2016,30(01):24-29.[3]郭剑毅,李真,余正涛,等.领域本体概念实例㊁属性和属性值的抽取及关系预测[J].南京大学学报(自然科学版), 2012,48(04):383-389.[4]付瑞吉.开放域命名实体识别及其层次化类别获取[D].哈尔滨工业大学,2014.基金项目:重庆市教委科学技术研究项目(KJ1717370㊁KJ1717371)㊁校内科研基金项目(2017xzky05)作者简介:李真(1983-),女,硕士,讲师,高级工程师,研究方向为信息抽取㊂722㊀科技风2018年5月理论研究. All Rights Reserved.。
基于深度学习的旅游景点推荐系统设计与开发
基于深度学习的旅游景点推荐系统设计与开发随着旅游业越来越繁荣发展，人们的旅游需求也越来越多元化。
在旅游计划中，景点的选择是至关重要的。
然而，对于新手或者不熟悉目的地的游客来说，选择适合自己的景点十分困难。
传统的旅游景点推荐方法往往是以专家经验为基础，或者基于旅游者的历史偏好推荐。
这些方法存在一定的局限性，不够精准和普适。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的旅游景点推荐系统应运而生。
本文将介绍基于深度学习的旅游景点推荐系统的设计与开发。
一、数据采集与处理在构建旅游景点推荐系统的过程中，数据采集是至关重要的。
旅游景点的信息、游客的历史数据，可以从*各种网站和应用的API*中获得。
例如，去哪儿网、携程网、马蜂窝、百度地图等网站和应用都可以提供景点的数据，包括景点的位置、评分、评论等。
同时，游客的历史数据，例如游客在某个城市的行程、游览过哪些景点、对景点的评价等，也可以从这些网站中获得。
得到大量的景点和游客数据之后，需要进行数据清洗和处理。
首先，要对数据中存在的缺失值、重复值、异常值进行清理。
同时，对于用户的历史数据，可以通过分析和挖掘相关的特征，例如游客的偏好、性别、年龄等，来构建游客的特征向量。
对景点的信息也可以提取类似的特征向量，例如景点所在的地理位置、所属类别、等级、评分等。
最终，将数据处理为机器学习算法所要求的形式，为后续的建模和训练做好准备。
二、机器学习模型建立数据采集和处理完毕之后，接下来就是构建机器学习模型。
基于深度学习的旅游景点推荐系统常采用的模型是基于神经网络的协同过滤模型。
该模型可以同时学习用户和景点的特征，通过对这些特征的学习和匹配，得到最终的相似度，从而进行景点推荐。
具体来讲，可以使用多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）模型进行推荐。
该模型有一个输入层、多个隐藏层和一个输出层。
输入层接收用户和景点的特征向量，通过隐藏层的处理，获得一个高维特征向量，将其映射到输出层的概率分布上。
基于组块的藏文依存句法分析及自动标注方法
基于组块的藏文依存句法分析及自动标注方法
达瓦追玛;曹玺;尼玛扎西;群诺;道吉扎西
【期刊名称】《高原科学研究》
【年(卷),期】2024(8)1
【摘要】依存句法分析是自然语言处理领域核心技术之一,旨在通过分析句子中词语之间的依存关系来确定句法结构。
目前,藏文依存句法分析研究面临着长句解析困难和粗粒度依存转化映射不全面等问题。
为此,文章提出一种基于组块和细粒度词性匹配规则的藏文依存句法分析及自动标注方法。
该方法首先完善了藏文依存句法标注体系,并基于该标注体系人工标注数据集,提取词性匹配规则,进而通过藏文句子组块识别,提高了长句解析的准确性,最后实现了一个藏文依存句法自动标注原型系统TDParser,并构建了含7335条依存句法的藏文依存句法树库。
通过实验证明了TDParser的性能及自动标注数据的有效性。
【总页数】10页(P102-111)
【作者】达瓦追玛;曹玺;尼玛扎西;群诺;道吉扎西
【作者单位】西藏大学信息科学技术学院;西藏大学西藏自治区藏文信息技术人工智能重点实验室;西藏大学藏文信息技术教育部工程研究中心;西藏大学西藏信息化省部共建协同创新中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于序列标注的中文依存句法分析方法
2.基于序列标注模型的分层式依存句法分析方法
3.一种融合依存句法分析和语义角色标注的领域新闻热点话题识别方法
4.基于组块分割的无监督藏文句法分析方法研究
5.基于Bi-LSTM的藏文依存句法分析研究
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基于依存句法的旅游景点评价系统
现今,旅游已经成为人们放松身心、开拓视野的首选方式。
在中国的国民消费中,旅游消费比重逐年增大。
各大旅游网站在为消费者提供酒店服务、门票价格及旅游攻略的同时,也为广大网民提供了发表旅游评论的机会。
这些评论数据包含了对景点服务、路线或是特色等反馈。
这些反馈信息往往能为其他用户做攻略时提供决策支持。
但目前网络数据庞大,浏览数据需要花费大量的时间和精力。
重庆市的地理环境特殊,形成了饮食、旅游相结合的产业链。
纵观去年的中商情报网讯,2018年1-12月游客达到了59723.71万人次创历史新高,同比增长了10.13%。
同时,旅游人次的增加带动了重庆市的经济的增长,2018年实现总收入4344.15亿元,比去年增长了31.32%。
在此时代背景下,以重庆市的热门旅游景点为例,设计开发了一款基于依存句法的旅游景点评价系统,主要的研究贡献如下。
第一,基于Selenium 爬虫技术,设计了一套自动获取评论的方案。
针对当前单个旅游网站评论数据量有限的问题,利用Selenium工具,获取携程网及马蜂窝网上重庆标志景点的评论数据30000条,并设置定时更新获取的功能,为系统提供了足够的数据支持。
第二,合并筛选现有的知网HowNet及台湾大学NTUSD词典得到基础的情感词典,并借助哈工大《信息检索研究中心同义词词林扩展版》词典设计算法完成了扩建。
针对当前现有词典数量较少,造成情感分类不准确的问题,借助HowNet及台湾大学NTUSD词典构建了基础情感词典和程度副词词典,并搜索网络构建了否定词词典。
基于宋京生提出的汉英从属连词比较的理论,构建了
关联词词典,最终形成了包含6440个词语的积极词典,包含负向情感词8110个的消极词典,包含213个词语的程度副词词典,包含18个词语常用否定词典以及47个词的关联词典,词典种类的增加及词典数
量的丰富,增加了情感分析的准确度。
第三,基于依存句法并设计计算规则完成对段落级旅游评论的情感分析,在同类算法中提高了分类的准确性。
系统借助斯坦福大学的StandFord Parse工具抽取句子的依存关系,并在设计情感规则时考虑否定词和程度副词的共现位置及关联词对句子情感倾向的影响,通过仿真实验,将这种方法与文献[12]
中未考虑这些规则的方法结果作对比,情感分类的准确性提高了4%。
最后,采用Django框架及HTML5+JavaScript+Python语言完成整个系统的开发工作。
鉴于目前的旅游网站如“携程网”“马蜂窝”上只能看到用户对景点的具体评论,缺少用户更感兴趣的景点话题,如景点
的价格、服务、交通等却没有直观的展示等问题。
系统提供了对特定景点主题的查看,并能够浏览用户对各个主题的情感倾向,为情感分
析的可视化搭建了平台。