Python驱动的旅游景点情感分析语料库与模型开发

该篇论文主要探讨了在信息技术快速发展的背景下，如何利用Python语言构建一个旅游景点情感分析的语料库与模型，以解决互联网大数据时代信息检索中的挑战。随着互联网的普及，海量的旅游相关信息使得信息查找变得复杂，而情感分析作为一种重要的自然语言处理技术，有助于理解用户对旅游景点的主观感受，从而提升用户体验和决策支持。 首先，论文强调了知识图谱和语料库在信息管理中的关键作用。通过构建旅游景点的情感分析语料库，可以将景点的相关评价、特征和情感极性组织起来，形成结构化的数据，便于用户通过简单的评价查询获取精确的情感反馈。这不仅有助于旅游爱好者快速了解景点的满意度，还能为景区管理者提供数据支持，优化营销策略和设施改善。 本文选择Python作为开发工具，理由可能是Python具有丰富的库和易读性强的语法，适合进行文本挖掘和数据分析工作。采用B/S架构的网站设计，使得用户无需安装额外软件，只需通过浏览器就能访问和使用这个系统，提高了系统的便捷性和可扩展性。 关键词“旅游景点”、“情感分析”、“语料库”和“Python”突出了研究的核心内容。作者通过构建旅游景点情感分析语料库，实现了对用户评价的实时情感判断和景区评分功能，进一步提升了信息的可用性和价值。整个项目不仅关注技术实现，还注重了实际应用场景中的用户体验和信息提取效率。 这篇论文提供了构建旅游景点情感分析语料库的一种方法论，展示了Python在大数据处理中的实际应用，以及如何通过智能化手段简化信息搜索，提高旅游业的服务质量和数据驱动决策的能力。这对于研究者和开发者来说，是一份有价值的实践案例，也为未来相关领域的研究提供了新的思考方向。