(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221098645 5.X (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 北京工商大 学 地址 100048 北京市海淀区阜成路1 1号 (72)发明人 李征帅　 (74)专利代理 机构 湖北唯迈知识产权代理事务 所(普通合伙) 42314 专利代理师 王继云 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/14(2012.01) G06F 16/35(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于情感分析的旅游满意度调查系统 及方法 (57)摘要 本发明涉及旅游满意度调查技术领域， 且公 开了一种基于情感分析的旅游满意度调查系统， 包括获取评论文本数据模块、 构建训练集模块、 转换为词向量模块、 词向量特征提取模块、 获取 属性上下文向量模块、 属性级情感分类模块和景 点设施评分与监测模块。 本发明公开了一种基于 属性级文本情感分析的旅游景点相关设施满意 度的评价方法和系统， 可以帮助管理人员更加方 便快捷的知 道游客对旅游景点的满意程度， 从而 方便管理人员对旅游景点进行管 理， 同时解决了 传统问卷调查方式所带来的费时费力以及消耗 大量的人力和物力的问题， 大大减少了了解游客 对旅游景点满意度的成本 。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 115392959 A 2022.11.25 CN 115392959 A 1.一种基于情感分析的旅游满意度调查系统， 其特征在于， 包括获取评论文本数据模 块、 构建训练集模块、 转换为词向量模块、 词向量特征提取模块、 获取属性上下文向量模块、 属性级情感分类模块和景点设施评分与监测模块； 所述获取评论文本数据模块用于获取旅游景点的各个平台评论文本并进行筛选， 然后 将获取筛选后的评论文本交由构建训练集模块用于构建属性级情感分类训练集， 再通过转 换为词向量模块得到评论文本的词向量， 然后再通过词向量特征提取模块用于对词向量进 行情感相关的特征提取， 再通过获取属 性上下文向量模块得到词上下文特征向量， 然后属 性级情感分类模块将情感词特征向量与情感词上下文 特征向量进 行一定的融合， 得到词的 融合特征向量， 经过分类后， 得到词的情感分类结果， 然后通过景点设施评 分与监测模块对 情况分类结果与之相对应的旅游景点相关 设施满意 程度进行评价和监管。 2.一种基于情感分析的旅游满意度调查方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 获取旅游景点的各个平台评论文本并进行筛 选； S2、 构建属性级情感分类训练集； S3、 利用ELE CTRA预训练模型 得到评论文本的词向量； S4、 利用两层的CNN网络对文本词向量进行情感相关的特征提取， 并且加以多头自注意 力机制与联合多头注意力学习属性与情感词的权 重关系， 带权 重的词特 征向量； S5、 利用双向LSTM得到词上 下文特征向量； S6、 将带权重的情感词特征向量与情感词上下文特征向量进行一定的融合， 得到词的 融合特征向量， 输入到情感分类 器， 得到词的情感分类结果； S7、 结合预设的规则， 对情感分类结果与之相对应的旅游景点相关设施满意程度进行 评价与监管。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115392959 A 2一种基于情 感分析的旅游满意度调查系统及方 法 技术领域 [0001]本发明涉及旅游满意度调查技术领域， 具体为一种基于情感分析的旅游满意度调 查系统及方法。 背景技术 [0002]随着人们生活水平的快速提高， 伴随着现代生活节奏的加快， 人们的压力普遍较 大， 为了释放压力， 越来越多的人选择旅游来缓解心理压力， 在旅游的过程中， 会遇到不同 的景点， 而不同的景点带给人们的感受也是不同的。 为了更好的对旅游景点进 行管理， 管 理 人员一般会通过问卷调查的方式来获取人们对旅游景点的评价， 然后通过不同的评价来了 解游客对旅游景点的满意程度。 但这样方式不仅费时费力， 并且还会消 耗大量的人力和物 力资源。 基于此， 本发 明提供了一种基于情感分析的旅游满意度调查系统， 可以帮助管理人 员更加方便快捷的了解游客对旅游景点的满意程度， 从而方便管理人员更好的对旅游景点 进行管理。 发明内容 [0003](一)解决的技 术问题 [0004]针对现有技术的不足， 本发明提供了一种基于情感分析的旅游满意度调查系统及 方法， 解决了上述背景技 术中所存在的问题。 [0005](二)技术方案 [0006]为实现上述目的， 本发明提供如下技术方案： 一种基于情感分析的旅游满意度调 查系统， 包括获取评论文本数据模块、 构建训练集模块、 转换为词向量模块、 词向量特征提 取模块、 获取属性上 下文向量模块、 属性级情感分类模块和景点设施评分与监测模块； [0007]所述获取评论文本数据模块用于获取旅游景点的各个平台评论文本并进行筛选， 然后将获取筛选后的评论文本交由构建训练集模块用于构建属性级情感分类训练集， 再通 过转换为词向量模块得到评论文本的词向量， 然后再通过词向量特征提取模块用于对词向 量进行情感相关的特征提取， 再通过获取属 性上下文向量模块得到词上下文特征向量， 然 后属性级情感分类模块将情感词特征向量与情感词上下文 特征向量进 行一定的融合， 得到 词的融合特征向量， 经过分类后， 得到词的情感分类结果， 然后通过景点设施评 分与监测模 块对情况分类结果与之相对应的旅游景点相关 设施满意 程度进行评价和监管。 [0008]一种基于情感分析的旅游满意度调查方法， 包括以下步骤： [0009]S1、 获取旅游景点的各个平台评论文本并进行筛 选； [0010]S2、 构建属性级情感分类训练集； [0011]S3、 利用ELE CTRA预训练模型 得到评论文本的词向量； [0012]S4、 利用两层的CNN网络对文本词向量进行情感相关的特征提取， 并且加以多头自 注意力机制与联合多头注意力学习属性与情感词的权 重关系， 带权 重的词特 征向量； [0013]S5、 利用双向LSTM得到词上 下文特征向量；说　明　书 1/3 页 3 CN 115392959 A 3