【摘 要】
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游客情感倾向是反映城市公园受欢迎程度与优劣势的重要指标,可缓解公园游客与公园设计师、管理者之间由于信息不对等带来的矛盾,为研究城市公园问题提供了新视角。基于深度学习算法的文本情感倾向分析技术为公园评论数据分析提供了准确高效的新手段。以天津水上公园为例,从新浪微博等5个互联网平台采集2016—2019年的评论数据,基于EASYDL深度学习平台实现评论数据分类与情感极性判断,从整体情感倾向、时空分布特征和分类情感倾向三方面对评论数据进行分类解析。研究发现:水上公园游客整体情感倾向偏积极,评论数量与情感均值在时
【机 构】
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天津大学建筑学院,天津大学建筑学院风景园林系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于人群行为分析的城市型风景区边界城市空间原型研究”(编号51678394),国家社会科学基金重大项目“大运河文化遗产保护理论与数字化技术研究”(编号19ZDA193),天津大学自主创新基金项目“城市历史景观视角下天津近代历史环境价值评价评估研究”(编号2021XSC-0130),国家留学基金项目(编号202106250086、202106255013)共同资助。
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游客情感倾向是反映城市公园受欢迎程度与优劣势的重要指标,可缓解公园游客与公园设计师、管理者之间由于信息不对等带来的矛盾,为研究城市公园问题提供了新视角。基于深度学习算法的文本情感倾向分析技术为公园评论数据分析提供了准确高效的新手段。以天津水上公园为例,从新浪微博等5个互联网平台采集2016—2019年的评论数据,基于EASYDL深度学习平台实现评论数据分类与情感极性判断,从整体情感倾向、时空分布特征和分类情感倾向三方面对评论数据进行分类解析。研究发现:水上公园游客整体情感倾向偏积极,评论数量与情感均值在时
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