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基于情感分析技术的景区游客网络评价研究

摘要：随着移动互联网发展，越来越多的游客在线订购旅游产品和服务，并通过网络分享他们的旅游体验和评价。这些旅游网络点评不仅为其他游客提供了宝贵的参考意见，也对旅游企业管理者具有重要的指导意义。所以，对这些评价进行分析，及时掌握旅游网络舆情是相当重要的。本文抓取游客在网络上的评价文本数据，通过机器学习的方法对文本进行情感分析，进行词频分析并绘制词频统计的词云图，为旅游企业提高服务质量提供了数据参考。

ResearchonTouristsOnlineEvaluationofScenicSpotsBbasedonSsentimentAnalysisTechnology

WangXinyu

NanjingTourismVocationalCollegeJiangsuNanjing211100

Abstract：Withthedevelopment?;oftheInternet，moreandmoretouristsordertravelproductsandservicesonlineandsharetheirtravelexperienceandevaluation.Thesetourismonlinereviewsnotonlyprovidevaluablereferenceopinionsforothertourists，butalsohaveimportantguidingsignificancefortourismenterprisemanagers.So，itisquiteimportanttoanalyzetheseevaluationsandtimelygraspthetourismnetworkpublicopinion.Thisarticlecapturestextualdataoftouristsevaluationsontheinternet，conductssentimentanalysisonthetextthroughmachinelearningmethods，performswordfrequencyanalysis，anddrawsawordcloudmapofwordfrequencystatistics，providingdatareferencefortourismenterprisestoimproveservicequality.

Keywords：Sentimentanalysis;Wordfrequencyanalysis;Onlinereviews

1研究背景

随着移动互联网发展，越来越多的游客选择通过手机在线订购旅游产品（如：景区门票、酒店客房等）并实时分享他们的旅游体验和评价。这些旅游网络点评不仅为其他游客提供了宝贵的参考意见，也对旅游企业管理者具有重要的指导意义。旅游的点评实际上是一种主观的文本信息，这种主观的信息在过去只能通过人工筛选的方法进行分析，人工的方法只适合少量的游客点评，并不适合当前海量的网络点评。随着信息处理技术的发展，出现了情感分析技术，情感分析[1]通常是指对一段有主观性情感的文本进行分析的过程，情感分析有很强的实用价值，例如，通过对某酒店服务评论的情感分析，可以发现顾客对该酒店软硬件设施和服务的褒贬态度和意见，从而改进设施并改善服务，赢得竞争优势；通过对游客对某条旅游线路的评论情感分析，旅行社可以了解游客对该线路的态度倾向分布，从而优化路线，提高服务品质，从竞争中脱颖而出。

从知网检索的情况来看，郑文英[2]最早把情感分析技术应用于旅游目的地的旅游点评研究；覃国蓉等[3]应用旅游网络评论情感分析方法实现了一个实用的系统，可以实时监控有关旅游企业的网络舆情；王新宇[1]利用情感词典和机器学习相结合的方法，对旅游网络点评进行了感情分析。以上这些为早期近情感分析技术应用于旅游业的研究，这些方法一般都是通过某种通用的计算机编程语言进行编程实现网络点评的抓取、情感分析，比较复杂。近几年，随着python语言的流行、网络数据抓取的工具出现等技术的进步，感情分析技术在旅游业应用的研究也逐渐增加。如：郝若琳[4]等，以四川省5A级景区为研究对象，以携程网游客评论为研究内容，使用ROSTCM6.0软件进行数据分析处理，探究游客对景区的情感倾向；陈浩[5]基于Python软件和NLP自然语言处理情感得分算法，在对在线评论进行情感分析的基础上还运用了机器学习的方法进行在线文本的情感分类。

通过以上研究，可以发现情感分析技术能帮助旅游企业从互联网上海量的产品评论中获取对产品综合、全面的评价信息。本文以泰山景区为例，对该景区的线上评论进行收集采样、经过中文分词、词汇预处理、对词汇出现的数量进行统计，得出高频词，并定量计算出各条评价的情感倾向概率。