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摘要
游客感知对于了解人民需求、提升城市建设质量有着重要意义。以公园网络文本为数据训练NLP定制模型，更适用于风景园林领域的需求，使公园治理与设计更加智能与高效。基于深度学习平台，训练三个多标签文本分类、情感倾向分析、评论观点提取三个模型处理公园网络文本，从“时间—评价对象—评价对象下的感知要素”多层次分析公园游客情感倾向特征，挖掘重点感知要素。研究表明：（1）鹅岭公园游客感知整体积极性较高，6类评价对象中园外景观受关注度最高，自然景观与游客积极情绪成正比，设施配套消极情绪最高，停车位是亟需解决的问题。（2）在60个高频感知要素中，7个要素与游客积极情绪概率成显著正比，其中5个正相关，2个负相关。（3）采取“文本分类—高频词提取—情感分析”的分析顺序，可以挖掘词频低但有重要影响的感知要素。（4）NLP定制模型提供的属性级情感分析可以减少情感分析误差，使研究更准确。研究鹅岭公园游客情感与公园重点感知要素，为鹅岭公园的建设提升提出优化建议，为自然语言处理在风景园林中的应用提供了参考。
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