摘 要：目前游客通過旅游平臺了解、評價旅游目的地，發(fā)表旅游感受已經(jīng)成為常態(tài)，如果能有效挖掘這些游客留下的大量評論信息，對于改善旅游體驗、提升旅游目的地品質(zhì)不無裨益。文章首先抓取2019年6月—2023年6月，攜程、同程、去哪兒關于宜賓興文石海的3175條評論信息；其次運用LDA主題模型進行文本挖掘，提取游玩內(nèi)容、交通狀況、設施服務、自然風光4個主題；再利用Python中的SnowNLP庫對提取的關鍵詞進行情感分析，判定游客的正面和負面情緒，了解景區(qū)需要改進完善之處；最后從軟硬件提升、文化挖掘與展示等方面提出改進建議。

關鍵詞：興文石海景區(qū)；LDA主題模型；文本挖掘技術；SnowNLP情感分析

中圖分類號：F592.7文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025）21-0106-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.21.027

1 引言

興文石海景區(qū)位于四川省宜賓市興文縣石海鎮(zhèn)境內(nèi)，是聯(lián)合國教科文組織批準的第二批世界地質(zhì)公園，國家重點風景名勝區(qū)、國家AAAA級旅游區(qū)?？偯娣e約156平方千米，核心景區(qū)14平方千米范圍內(nèi)集中了石海景觀、地下溶洞群、世界級的大漏斗，被專家譽為喀斯特地貌博物館。文章旨在借助網(wǎng)絡文本挖掘技術，通過分析游客在旅游網(wǎng)站上發(fā)布的對于興文石海的評論信息，了解游客關注的主題和他們的情感傾向，以期為興文石海景區(qū)管理者提供游客體驗的數(shù)據(jù)及分析結論，有助于提升興文石海的旅游體驗，為其可持續(xù)發(fā)展提供支持。

2 研究方法

2.1 文本挖掘技術

文本挖掘（TM，text mining）是以計算語言學、數(shù)理統(tǒng)計為理論基礎，結合信息檢索技術、機器學習從文本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和提取隱含信息。它是一個從文本信息描述到選取提取模式，最終形成用戶可理解的信息知識的過程。

2.2 LDA主題模型

主題模型是一種語言模型，是在機器學習和自然語言處理等領域用來在一系列文檔中發(fā)現(xiàn)隱含主題的一種統(tǒng)計模型，可以對文本進行語義挖掘。LDA（latent dirichlet allocation）主題模型由Blei于2003年提出，包含詞項、主題和文檔三層結構，基本思想是把文檔看成其隱含主題的混合，而每個主題則表現(xiàn)為跟該主題相關的詞項的概率分布，文檔和單詞都是可交換的，忽略單詞在文檔中的順序和文檔在語料庫中的順序，從而將文本信息轉化為易于建模的數(shù)字信息。

2.3 SnowNLP情感分析

SnowNLP是一個基于TextBlob的中文自然語言處理Python庫，其主要功能包括中文分詞、情感分析、文本分類等。SnowNLP使用的是樸素貝葉斯原理來訓練和預測數(shù)據(jù)，可以對中文文本進行情感分析，操作簡單且容易實現(xiàn)。SnowNLP模塊會逐一計算每一條文本的正面情感概率。當正面情感概率P≥0.5 時認為該評論為正面情感評論，Plt;0.5時則為負面情感評論。

3 研究設計

首先，通過自行編寫的網(wǎng)絡爬蟲軟件，在去哪兒、攜程和同程等主流旅游平臺上以“興文石海”為關鍵詞，進行評論文本數(shù)據(jù)的采集和抓?。黄浯?，對獲取的評論數(shù)據(jù)進行去重、分詞和去停用詞等預處理；再次，對經(jīng)過預處理的文本數(shù)據(jù)使用Python的gensim庫來構建 LDA主題模型，得到主題數(shù)量及主題關鍵詞；最后，運用Python中的SnowNLP庫對主題及關鍵詞進行情感分析，并基于上述研究結論提出了對策建議。研究流程詳見圖1。

4 數(shù)據(jù)獲取及預處理

4.1 在線評論數(shù)據(jù)來源

攜程、同程和去哪兒這三家旅游資訊平臺經(jīng)過多年的積累，擁有龐大的用戶群體，重視內(nèi)容生態(tài)，支持用戶撰寫游記、攻略、評論打分。選擇攜程、同程和去哪兒作為文章數(shù)據(jù)獲取渠道，確保了評論數(shù)據(jù)的有效性、真實性和樣本數(shù)量的充足性。文章運用 Python編寫的爬蟲程序，抓取了2019年6月至2023年6月，上述三大平臺上關于“興文石海”的3175條評論。每條評論數(shù)據(jù)都具有用戶評分、評論內(nèi)容、時間、年以及評論長度這5個特征。

4.2 數(shù)據(jù)預處理

4.2.1 數(shù)據(jù)去重

為了吸引到更多的游客，景區(qū)會選擇刷較多重復的高分好評，使景區(qū)的評分偏高；同時，為了誘導游客對景區(qū)進行評論，景區(qū)對參與評論的游客進行回饋，此類游客為了省事，會直接復制好評的評論。對于以上行為，產(chǎn)生了較多的重復評論，并造成數(shù)據(jù)的失真，因此，這一類評論文本必須進行去重處理。

4.2.2 去停用詞和分詞

抓取的評論文本屬于非結構化數(shù)據(jù)，存在大量的噪聲數(shù)據(jù)，如各種表情符、特殊符號、網(wǎng)頁標簽等；同時還有大量的高頻但無實際意義的詞，如各種語氣助詞、連接詞、介詞等。正式進行文本挖掘前需要進行去停用詞和分詞處理。文章停用詞庫的構建主要是選取哈工大 、百度和四川大學停用詞庫進行停用詞去重整合，再利用Python中Jieba包完成文本信息的分詞。

在經(jīng)過分詞和去停用詞后，查看輸出結果，對軟件分析不準確或分詞錯誤的部分進行人為修正，將修正的詞語加入到用戶自定義詞典中，與研究無關的詞匯添加到停用詞表中，不斷重復上述過程，直至隨機抽取評論展示的分詞效果良好。

5 LDA主題模型

5.1 詞頻分析

對抓取的數(shù)據(jù)做詞頻分析，為直觀地展現(xiàn)用戶評論所關注的重點與主題，摘取評論分詞后頻率最高的前40個詞語，利用Python中的Wordcloud繪制高頻詞詞云，圖中文字的大小對應詞匯出現(xiàn)頻次的高低（詳見圖2）。

圖2 詞云

從表1的高頻詞分布來看，可以得出以下五點結論。

第一，游客最關注的是景區(qū)的風景，“景點”“景色”“風景”“景觀”“環(huán)境”等詞的詞頻數(shù)較多，排在詞頻統(tǒng)計表的前面，表現(xiàn)出游客對景區(qū)的期待中，風景好的程度占比較高。

第二，高頻詞“溶洞”“天坑”“天泉”“燈光”“懸棺”等內(nèi)容是景區(qū)的主要游玩地點，景區(qū)薈萃了中國南方最具代表性的喀斯特地質(zhì)景觀，著名景觀有天泉洞、地表石海、天下第一漏斗，與游客感受到的相契合。

第三，“停車場”“交通”“觀光車”“電梯”“走路”等詞的詞頻數(shù)表現(xiàn)出游客對景區(qū)的基礎設施要求，游客如何到達景區(qū)以及在景區(qū)內(nèi)往返的便捷性。

第四，“門票”“工作人員”“服務”“特色”“訂票”“價格”“優(yōu)惠”等詞反映出游客對景區(qū)收費與服務的關心，買票的便捷性、工作人員的服務態(tài)度將會影響游客對景區(qū)的評價。

第五，“朋友”“夫妻”“家人”“孩子”“大家”等詞的出現(xiàn)，反映出景區(qū)的游客人群比較廣泛，可以和孩子一起游玩，也可以和朋友們一起游玩，出游形式多樣。

5.2 主題提取

文章基于Python的Gensim庫構建LDA主題模型，用于識別游客關注的景區(qū)主題特征。通過主題間距分析發(fā)現(xiàn)，當主題數(shù)量設置為4時，模型表現(xiàn)出最優(yōu)的區(qū)分度：各主題在語義空間中的離散程度最大，且主題間重疊程度最低。這一結果表明，4個主題的設定能夠有效捕捉游客關注點的異質(zhì)性特征，同時保持主題間的獨立性和可解釋性。因此，本研究最終采用4個主題的模型架構進行后續(xù)分析。

將主題數(shù)4代入LDA 模型，在生成主題關鍵詞中選擇前10個關鍵詞，這10個關鍵詞確定了每個主題的核心特征。根據(jù)每個主題的主題關鍵詞表達的相似內(nèi)容為主題命名。根據(jù)主題一的關鍵詞內(nèi)容，大多為對于興文石海景區(qū)游玩內(nèi)容的描述，例如“石?！薄疤烊钡?，故將主題一命名為“游玩內(nèi)容”；主題二的關鍵詞內(nèi)容大都為對于景區(qū)交通與路程的描述，例如“車位”“觀光車”等，故將主題二命名為“交通狀況”；主題三的關鍵詞內(nèi)容大都為景區(qū)服務內(nèi)容與基礎設施，例如“門票”“垃圾桶”等，故將主題三命名為“設施服務”；主題四的關鍵詞與主題一相近，但主要為對于景區(qū)風景的描述，故將主題四命名為“自然風光”。具體內(nèi)容如表2所示。

6 情感分析

借助Python中的SnowNLP情感分析器對在線評論進行情感值計算，輸出結果范圍為0～1，所得結果分數(shù)越高即表示情感傾向越積極，所得結果分數(shù)越低即表示情感傾向越消極。

根據(jù)情感分析，游客對景區(qū)的積極情感傾向主要來源于。

第一，對于景區(qū)風景秀麗，奇特景觀的贊嘆。評論中提到“國家級風景名勝區(qū)，中國最美的十大地質(zhì)公園，里面自然奇觀數(shù)不勝數(shù)”“嘆為觀止，大自然的鬼斧神工”“見證大自然的鬼斧神工，將自身融入大自然中，放松自我，享受生活”。景區(qū)特有的地質(zhì)條件，喀斯特地貌與地下溶洞等奇特景觀是興文石海的核心競爭力。

第二，對多元游玩方式的喜歡。“周末帶孩子出來玩”“大人孩子都玩兒得很開心”“和朋友一起出去玩”“景區(qū)游玩項目老少皆宜，并設有親子互動項目與戶外探險項目，可用于家人、朋友們一起運動，冒險”“增長見聞，研學有收獲”。景區(qū)自然景觀、地質(zhì)遺跡與僰苗文化相融，有研學價值，值得深挖。

第三，對票價和購票便捷的滿意?！熬W(wǎng)上訂票要便宜20元，我們?nèi)齻€人就省掉了60元”“同程訂的9.9的門票，超值”“取票很方便，購票的二維碼或者訂票人的身份證”。景區(qū)在多種平臺上售票，聯(lián)合平臺設置優(yōu)惠套餐，對游客有一定吸引力。

游客對景區(qū)的消極情感傾向主要來源于：

第一，對景區(qū)管理水平的詬病。“配套太差，住不好吃不好”“服務差，外面歪導游多，也沒有人管理。景區(qū)管理混亂”“配套差，特別是餐飲，宰客”。 景區(qū)內(nèi)外的住宿與餐飲好壞情況對游客是否選擇前來游玩有較大影響。

第二，對交通不方便的抱怨?！耙宦奉嶔まD了兩趟大巴花了將近四個小時終于進入了石海。長途跋涉后讓人的興致頓時減少”“交通票現(xiàn)場買的，有點坑”“走了五個多小時”。自然風光獨特的景區(qū)往往地處較偏遠，交通問題是個難題。

7 結論與建議

文章通過LDA模型對網(wǎng)絡平臺評價文本進行情感挖掘分析，獲取文本信息中所表達的情感傾向，了解游客對興文石海景區(qū)自然風光、旅游項目、設施服務的體驗，得出的研究結論有利于提高興文石海景區(qū)的管理、服務水平?；谝陨涎芯?，對興文石海景區(qū)提出以下建議。

第一，加大投入，優(yōu)化和完善旅游設施。包括提升交通設施，如增設停車場、優(yōu)化景區(qū)內(nèi)的交通線路；改善住宿條件，提供多樣化的住宿選擇，滿足不同游客的需求；完善餐飲設施，提供豐富多樣的地方特色美食；增設休息娛樂設施，如休息區(qū)、游客服務中心等，以提升游客的舒適度和滿意度。

第二，加強對石海文化的挖掘和研究，通過舉辦文化講座、展覽等形式，向游客展示石海文化的魅力和價值。同時，結合地方歷史文化，開發(fā)具有特色的文化體驗項目，使游客在游覽過程中能夠深入了解和體驗石海文化。

第三，建立完善的游客服務管理體系，包括優(yōu)化游客導覽系統(tǒng)、加強安保措施、提高服務人員素質(zhì)等。同時，建立游客反饋機制，及時了解游客的需求和意見，不斷改進服務質(zhì)量，提升游客的滿意度和忠誠度。

第四，開展異業(yè)合作拓寬旅游項目。利用石海大溶洞空曠的場地、天然的混響效果，聯(lián)合音樂節(jié)主辦機構舉辦一年一度的“溶洞音樂節(jié)”，借助新媒體進行有效傳播，吸引更多的年輕人，打造成特色項目。

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