"基于文本分类的游客满意度分析研究：中文评论的情感分析与LDA主题模型应用"

基于文本分类的游客满意度分析 随着互联网旅游的发展，游客可以通过各种旅游网站在线购票、预订酒店和规划行程，使得游客可以更加便利地享受智慧旅游的乐趣。在这个过程中，游客在网上发表的评论成为评价旅游满意度的重要信息。因此，从这些大量的文本评论中挖掘游客的满意度，对于景区规划和旅游地环境管理等方面提供了一定的科学依据，对于促进景区经济更好更快的发展具有重要的社会意义。因此，本文立足于中文文本分类和LDA主题模型的相关理论，对4000条游客评论进行了实证研究。 首先，本文通过文本清洗、分词和去停用词等预处理工作完成了对原始文本数据的处理，并对处理后的数据进行了统计特征描述。其次，我们利用LDA主题模型建立了对文本数据的分析，从中挖掘出了预定服务、旅游景点、旅游体验和导游评价等四个潜在的主题，并提取了对应的特征词。接着，我们利用Python语言构建了机器学习和深度学习模型进行文本分类，主要包括了朴素贝叶斯、k近邻、随机森林、决策树、逻辑回归、支持向量机算法和卷积神经网络等七种分类器。最后，我们利用一系列评价指标如准确率、召回率和F1值等对各种分类器的性能进行了评价。 评价结果显示，卷积神经网络算法的分类效果最好，其准确率、召回率和F1值都达到了85%以上，表现出显著地优势；而k近邻分类算法的分类效果最差。通过本文的研究，我们对中文文本情感分类的过程和LDA主题模型有了更加深入的了解，同时也为旅游业的发展提供了一定的理论和技术支持。 在研究的过程中，我们发现在处理文本数据时，文本预处理和特征提取是非常关键的步骤。同时，选择合适的分类器对于文本分类的效果也有着重要的影响。因此，在未来的研究中，我们可以继续深入研究和探讨这些关键技术，并结合实际情况，不断优化和改进文本分类模型，以更好地挖掘游客满意度的信息，从而为旅游业的发展提供更为科学和有效的支持。同时，我们也应该关注游客的真实感受和需求，积极采纳他们的建议和意见，从根本上提高景区和旅游服务的质量，为游客提供更加优质的旅游体验。