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基于网络 文本 分析的旅游目的地形象感知研究——以东风韵景区为例 2025年 网络 评论文本 ,运用网络 文本 分析法,通过ROST CM 6.0软件,从游客认知、情感两方面深度挖掘弥勒市东风韵景区的旅游形象感知,发现景区特点鲜明,具备着“网红”属性,游客以“打卡”“拍照”为出游目的,但游客感知两极化凸显,积极情绪占比61.25%、中性情绪0.56%、消极情绪38.19%,消极情绪占比明显,同时,针对景区提升旅游形象提出了建议。基于网络 文本 分析的民族村寨旅游者行为研究——以西江千户苗寨为例 2025年 文本 分析法分析西江千户苗寨旅游者行为与体验特征。研究发现:苗族文化体验、认知是重要出游动机,出游群体以家庭与朋友结伴组合为主,出游集中在节假日及暑假等时间段,旅游者在住宿、饮食及观赏体验的选择中偏好能呈现民族文化特色与地方性的民宿、长桌宴、苗装旅拍等文化类体验项目。景区商业化、交通不便以及物价较高等现象是民族村寨旅游者的消极感知点。民族村寨景区在发展中应更加重视旅游者的地方性文化的感知质量,加强民族文化特色的旅游体验项目、民族文化体验场域营造。关键词：网络文本 西江千户苗寨 旅游行为 多语种跨语言环境下的神经网络 文本 翻译增强方法及系统 网络 文本 翻译增强方法及系统，包括：获取多语种跨语言环境下的语音数据，对所述语音数据进行语音识别，得到多语种文本 数据；对所述多语种文本 数据进行智能语种分类，得到不同语种的文本 集合；针...基于网络 文本 分析的蜈支洲岛旅游形象感知研究 2025年 网络 评论,运用网络 文本 分析和IPA分析法,分析高频词特征、网络 语义图分布状况、情感态度,经过对网络 文本 进行要素分类和编码,研究蜈支洲岛旅游形象。结果表明:蜈支洲岛旅游区语义网络 呈多核心向外辐射分布,游客的情感态度主要为积极情绪。将15个构成要素进行编码后,构建IPA象限图,分析表明游客对蜈支洲岛旅游区的自然景观、潜水娱乐等要素的重要性和表现性打分较高,而在景区管理、文化古迹等方面,需要加强重视。关键词：IPA分析 基于网络 文本 分析的酒泉美食旅游发展研究 2025年 网络 游记内容,并对文本 数据进行词频、社会语义网络 、情感倾向分析。结果显示,酒泉美食在游客认知中是以羊肉为核心特色,同时注重食品安全、味觉和服务体验,且游客对酒泉美食商家的高度消极情绪比例极低,仅为0.46%。基于上述分析结果,本文提出了若干建议,以期为酒泉美食旅游发展提供参考。关键词：美食旅游 黄果树瀑布旅游目的地形象感知研究——基于网络 文本 的分析 2025年 网络 游客的评论内容,运用网络 文本 分析法,采用八爪鱼采集器和R OST CM6.0软件进行整理分析,从游客视角下探讨黄果树瀑布认知形象和情感形象两个方面的旅游形象感知,提出了加大宣传力度、开发旅游资源、完善景区设施、加强管理的建议,以期提升该景区的旅游形象。关键词：旅游目的地 形象感知 网络文本 黄果树瀑布 基于网络 文本 分析的世界文化遗产旅游体验研究——以丽江古城为例 2025年 网络 平台的有关游记和评论为数据来源,运用社会网络 法对文本 内容开展高频特征词和语义网络 分析,发现文化遗产旅游体验的核心主题包括遗产客体、遗产主体及主客互动,其中人文景观、地方氛围等体验要素不同程度地影响遗产旅游体验;丽江古城语义网络 图呈现出“核心体验客体—体验元素—主体实践”三层结构,形成了各遗产体验要素的关系体系。有鉴于此,建构了游客文化遗产旅游体验生成及价值内化分析框架,讨论了提升旅游体验质量的针对性建议,旨在为遗产旅游的发展和管理提供实践借鉴。关键词：遗产旅游 旅游体验 世界文化遗产 基于网络 文本 分析的云台山乡村民宿旅游形象感知与提升策略研究 2025年 文本 ,挖掘游客对乡村民宿认知和情感层面的形象感知,以及乡村民宿存在的问题。基于此,文章提出提升民宿服务质量与内容、增强民宿自然与人造环境吸引力、优化房间功能与设施的配置、提高交通的可达性与出行便利度等措施,以期提升乡村民宿的旅游形象感知,促进民宿的可持续发展。关键词：旅游形象 游客感知 乡村民宿 一种网络 文本 数据的热点获取方法和热点热度分析方法 网络 文本 数据的热点获取方法和热点热度分析方法，包括依据热点规则过滤网络 数据，提取与热点相关的若干数据元；数据元分词处理以获取特征词，依据特征词生成数据元向量；基于聚类策略确定数据元向量的内若干聚类中心，合并...基于文本 语义的注意力指针网络 文本 摘要生成模型 2025年 文本 摘要生成任务中存在的语义信息编码不充分、生成摘要结果不通顺问题,提出一种基于文本 语义的注意力指针网络 文本 摘要模型。该模型采用改进的序列到序列(Seq2Seq)架构,利用双编码器+双注意力机制对源文档编码以获取文本 的不同特征向量:应用Child-Sum Tree-LSTMs+SelfAttention获取文本 的语义特征向量,BiLSTM+SoftAttention获取文本 的位置时序特征向量,之后构建门控机制与指针网络 融合取舍不同编码器获取到的特征向量,利用覆盖机制解决生成重复问题,最后使用集束搜索选取最终生成词,从而产生更为准确和连贯的摘要。最终实验表明:在中文短文本 摘要数据集LCSTS与英文数据集CNN/Daily Mail上,论文模型与对照实验组对比,在ROUGE评分标准下取得了更高的分数,表明该模型能有效地提升文本 摘要生成效果。
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