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网络游记是旅游者在互联网上发布的自述性旅游过程记录,描述了旅游的前后过程和感受体验。从网络游记文本中提取旅游行程链,分析行程结构,能给游客的行程制定、线路设计提供重要的参考。传统的游记文本行程提取大多依赖于人工识别文本中的行程节点,再进行串联、合并处理,工作量较大。自动提取游记文本中的旅游行程链,能够提高数据处理和分析效率。本文基于自然语言处理技术,在深入分析游记网络文本的段落结构和表达特点的基础上,归纳了行程节点和节点次序关系的句法表达规则,构建了行程节点触发词表,进而提出了基于句法规则的旅游行程链提取方法,主要包含行程节点的识别、节点次序关系的识别和旅游行程链的生成,能实现网络游记文本的旅游行程重构。本文采集了蚂蜂窝平台17 226篇南京市网络游记文本数据,采用最长公共子序列算法,开展了本文方法的试验验证。通过对比分析,本文方法提取的旅游行程链和人工识别的真实行程链相似度达到86.14%,高于实体关系抽取领域的BERT-BiLSTM-CasRel深度学习模型的83.1%。相比现有关系提取类深度学习方法需要开展大量的数据标注,本文方法计算更加便捷,准确率相对较高,仅需构建区域旅游点名... 相似文献
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自然语言和地图都具备表达地理实体空间关系的能力,自然语言使用方便、抽象化程度高,而地图更为直观,从自然语言转换到地图,有助于人们更深入地了解自然语言描述的地理实体空间关系。然而,如何让计算机具有从自然语言构建图形信息的能力,使计算机具有智能化空间认知思维是当前研究的难点。本文总结了自然语言空间关系描述的类型及特点,提出了基于自然语言描述的地理实体抽象表达方法以及空间关系近似转换方法,建立了一种基于自然语言空间关系描述的地图近似表达策略。实验结果表明,本文方法有效可行,能够实现定性描述的自然语言空间关系向定量(或近似定量)的图形空间关系的转换,为自然语言到地图的转换研究奠定了基础。 相似文献
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