摘要：在旅游行业，游客的每一条评价都是体验价值的真实映射，但如何从海量文本中精准提取有效信息，却是长期困扰企业的难题。传统的语义分析工具往往因缺乏行业适配性，难以区分“房间很小”的客观描述与“房间小但设计精致”的情感差异，更无法洞察“亲子设施不足”等垂直场景下的体验

在旅游行业，游客的每一条评价都是体验价值的真实映射，但如何从海量文本中精准提取有效信息，却是长期困扰企业的难题。传统的语义分析工具往往因缺乏行业适配性，难以区分“房间很小”的客观描述与“房间小但设计精致”的情感差异，更无法洞察“亲子设施不足”等垂直场景下的体验痛点。

海鳗云游客满意度分析系统通过AI算法体系的创新，构建起旅游场景专属的认知与解析能力，将非结构化文本转化为可量化、可操作的决策依据。

一、旅游知识图谱：行业认知的数字化底座

系统的核心支撑是包含10万+关键词的专用旅游知识图谱。这一图谱并非通用语义库的简单移植，而是深度结合旅游场景特征构建的行业认知框架：从“吃住行游购娱”六大旅游专业维度，到“无障碍设施”“景区承载量”“餐饮地域特色”等细分场景，形成了覆盖服务流程、设施属性、体验要素的立体化语义网络。

二、自研NLP技术：三层解析穿透数据价值

基于知识图谱的行业化语义理解，海鳗云自研的自然语言处理（NLP）技术建立起三层解析体系：

1、舆情分类标注：通过多标签分类模型，系统自动将游客评论关联至预设的500+二级指标。例如，“排队两小时才进入景区”会被标注为“等待时长”，“导游讲解不专业”则归类于“服务质量”。这种精准归类不仅解决了人工标注的效率瓶颈，更突破了传统情感分析“有情绪无归因”的局限。

2、情感倾向分析：采用深度学习结合语境感知技术，系统可识别文本中的情感强度与矛盾表达。对于“景色很美但厕所太脏”这类复合评价，能够分别给出“景观”维度正向情感值加分、“卫生”维度负向情感值减分的量化结果，而非简单归类为“中性评价”。

3、传播力评估：通过分析文本特征（如关键词密度）、传播载体（如视频/图文）、用户影响力（如博主粉丝量）等参数，系统预测负面舆情的扩散风险等级。

来源：海鳗云