基于事理图谱的意图识别方法研究——以出境游领域为例

来源 :华东师范大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:aaronfly08
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旅游意图是游客制定各项出行活动的出发点,影响着游客出游行为的方方面面。如何从游客的行为和选择中识别游客的旅游意图,并基于游客的旅游意图针对性地进行旅游资源的合理配置,以及旅游政策的合理规划,则是后疫情时代旅游业复苏与发展亟待解决的问题。出境游作为旅游业的重要组成部分以及受疫情影响最大的旅游业分支,更需要挖掘和关注游客的出境游意图并基于游客的需求进行新的调整与发展。传统的旅游意图识别基于问卷调查和理论分析方法对游客的出境游意图进行识别和分析,其准确率可观但需耗费大量的人力物力,其样本覆盖度也有限。随着互联网技术的蓬勃发展以及在线旅游网站的不断兴起,越来越多的游客倾向于在旅游网站记录自己的旅游历程,产生了大量极具分析价值的旅游意图相关信息。如何从这些非结构化数据进行整理和分析,从而挖掘出游客出游行为的内在意图驱动因素,逐渐引起了学者们的关注与探索。本文构建自动化数据采集框架收集在线旅游网站出境游的游记数据,通过自然语言处理技术对游记中事件信息进行提取和分析,在此基础上构建出境游事理图谱,最终建立深度学习模型实现意图识别,旨在为旅游资源的合理配置及旅游政策的合理规划提供数据支持。具体而言,在出境游事理图谱构建过程中,本文首先对收集到的万余条数据进行分词和语义角色标注等操作,之后采用模式匹配和依存句法分析分别从中提取出顺承关系以及事件对,经由无意义事件剔除和事件融合后生成出境游事理图谱并存储至图数据库。随后基于出境游事理图谱,构建图卷积神经网络模型对游记数据抽取的事件链进行意图识别,并在意图识别的实验效果方面超过了本文所选用的五种基线模型。
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