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user: 3. 基于游客体验的旅游活动碳足迹模型 本节主要介绍了旅游活动–情感词的抽取方法和旅游活动碳足迹模型。首先采用本文词对抽取方法获得旅游活动–情感词的词对，然后改进旅游活动碳足迹模型，加入情感倾向系数，得到本文的基于游客体验的旅游活动碳足迹模型。 3.1. 旅游活动和情感词的抽取方法 抽取旅游活动及其对应情感词，以词对的形式展示。首先基于词性规则进行提取，再结合依存关系的规则，弥补单纯运用词性规则存在的抽取遗漏和不完整的问题，最后对两种方法获得的词对进行筛选过滤，最终实现旅游活动情感特征的抽取。 3.1.1. 活动特征和情感词的词性分析 在前人的许多研究中，情感的承载者被称为评价对象。评价对象的词性被限定为名词、名词短语或从句，适用于大部分的评论文本。本文的研究对象是旅游文本，其中包含了大量游客活动行为的描述，并且这些活动是有价值的，包含了游客的内在偏好。与传统的评价对象的词性不同，本文的评价对象以游客活动特征为主，当词性为动词、动词性短语时，是游客的显性行为。如“吃甜品让人幸福”，“吃甜品”这个动词性短语是游客的一个活动特征，承载了他的情感“幸福”。 对大量的游记分析发现，游客的活动特征并不是全都以动词和动词短语的形式来展现的。一些游客对行为的描述较少，对事物、景物的描写较多，描述对象是名词或名词短语。本文认为对于事物的描写是一种隐性信息，能够据此推断出游客的行为活动。“烤鸭的味道很地道”中虽未出现动词，但可以从“味道”一词推断该游客吃饭的行为。因此将抽取名词和名词短语作为隐性的活动特征。综上所述，本文定义抽取的活动特征的词性为动词、动词短语和名词、名词短语。 王治敏等 [ 20 ] 对汉语情感词研究发现，情感词的词性一般是形容词、动词、名词、副词等。在游记文本中，情感词的词性也覆盖了上述词性。不同词性的情感词在句子中充当不同的语法成分。 1) 形容词是情感词最常见的词性，当前许多商品评论的情感词对的抽取方法也是以抽取形容词情感词为主。“吹着凉风也挺惬意”，“惬意”作为形容词情感词修饰了“吹着凉风”这个行为。 2) 动词情感词，一般在句子中充当谓语。“我喜欢上海滩的夜景”，“喜欢”作为心理动词情感词，修饰的对象是“上海滩的夜景”。 3) 名词情感词，在游记文本中一般充当句子的谓语、定语。“半山温泉给我们的感觉就像人间仙境”，这里“人间仙境”用作修饰“半山温泉”的情感词。 4) 副词情感词，一般在句中修饰形容词和动词，在句子中充当状语和补语，对情感强度有影响。这里不单独将副词情感词作为修饰词。 3.1.2. 基于词性规则抽取活动情感特征 对活动特征和情感词的词性分析可知，活动特征分为显性活动特征和隐性活动特征。显性特征的词性，以动词和动词短语为主。隐性特征的词性以名词和名词短语为主。情感词的词性以形容词、动词、名词为主。基于词性构建规则模板，在旅游领域的适用性较强，能够较为准确的提取词对。抽取范围，以逗号为分解符，作为一个分句。在每个分句中抽取游记中的行为特征和相应情感词，构成词对(活动特征，情感词)。基于哈尔滨工业大学的语言技术平台(Language Technology Platform， LTP) [ 21 ] 的词性标注，对大量的游记文本进行分析总结，分别制定了显性和隐性活动特征的词性规则。词性的缩写含义，n (名词)、v (动词)、a (形容词)、d (副词)、u (助词) 1) 活动特征为动词短语 传统的词性模板未考虑动词短语，本文分析游记后发现，动词短语时通常包括两种形式，v + n和v + v的短语结构。如果仅抽取动词v会丢失宾语，造成语义缺失。例如“欣赏风景”是一个完整的动词短语，仅考虑动词“欣赏”时并不可知其所指的对象。因此需要考虑v + n和v + v两种结构的特征词。情感词应用的场景，包括： ① 形容词情感词 a) 充当谓语时，通常是“特征词 + 副词 + 情感词”的形式； b) 充当状语时，通常是“情感词 + 地 + 特征词”的形式。 ② 动词情感词 活动特征是动词短语时，一般充当谓语，是“副词 + 情感词 + 特征词”的形式。 ③ 名词情感词 当特征词是动词短语时，名词情感词较少，这里不予考虑。 基于上述分析，当特征词为动词短语时构建模板如表1。 Table 1 Extracting part of speech templates of verb phrase 序号 规则 例句 抽取词对 1 (v + n) + d + a 欣赏/v风景/n也/d不错/a (欣赏风景，不错) 2 (v + v) + d + a 逛街/v购物/v非常/d累/a (逛街购物，累) 3 a + u + (v + n) 悠闲/a地/u欣赏/v风景/n (欣赏风景，悠闲) 4 a + u + (v + n) 欢乐/a地/u去/v吃饭/n (去吃饭，欢乐) 5 d + v + (v + n) 非常/d喜欢/v喝/v奶茶/n (喝奶茶，喜欢) 6 d + v + (v + v) 很/d想/v体验/v骑马/v (体验骑马，想) 表1. 提取动词短语的词性模板 2) 活动特征为动词 当特征词是一个单独的动词时，抽取时仅需考虑动词v，其情感词应用场景与特征词是动词短语时相似，可以构建模板如表2。 Table 2 Extracting part of speech templates of ver 序号 规则 例句 抽取词对 1 v + d + a 爬山/v也/d悠闲/a (爬山，悠闲) 2 v + a 服务/v贴心/a (服务，贴心) 3 a + u + v 刺激/a地/u漂流/v (漂流，刺激) 4 d + v + v 最/d期待/v射箭/v (射箭，期待) 表2. 提取动词的词性模板 3) 特征词为名词 当特征词是一个单独的名词时，抽取对象为名词n。情感词的应用场景包括： ① 形容词情感词 a) 充当谓语时，通常是“特征词 + 副词 + 情感词”或“特征词 + 情感词”的形式； b) 充当定语时，通常是“情感词 + 的 + 特征词”的形式。 ② 动词情感词 a) 充当谓语时，通常是“副词 + 情感词 + 特征词”的形式； b) 充当定语时，通常是“情感词 + 的 + 特征词”的形式。 ③ 名词情感词 当特征词是名词时，一般充当定语，是“情感词 + 的 + 特征词”的形式。 基于上述分析，当特征词为名词时构建模板如表3。 3.1.3. 基于依存关系抽取活动情感特征 基于词性规则抽取特征和情感词对，对于短文本的效果较好。在以标点为分隔符的分句中，情感词和评价对象距离较近，运用词性模板抽取的准确率较高，但仍存在一些问题。第一，当句子结构较复杂时，词性模板适用性较差。第二，词性模板的抽取结果中，可能存在特征和情感词抽取不完整的问题。因此，将进一步根据依存关系，制定句法规则抽取词对。 Table 3 Extracting part of speech templates of noun 序号 规则 例句 抽取词对 1 n + d + a 食材/n颇为/d新鲜/a (食材，新鲜) 2 n + a 服务员/n态度/n恶劣/a (态度，恶劣) 3 a + u + n 九寨沟/n最大/a的/u村寨/n (村寨，最大) 4 d + v + n 非常/d喜欢/v奶茶/n (奶茶，喜欢) 5 v + u + n 喜爱/v的/u小吃/n (小吃，喜爱) 6 n + u + n 风情/n的/u小镇/n (小镇，风情) 表3. 提取名词的词性模板 句法分析是用来确定句子的结构以及句子中词与词之间的依存关系的。句子中的词语如果存在依存关系，就构成一个依存关系对。每个依存关系对中，一个词语处于支配地位，称为核心词(支配词)，另一个被支配的词语称为修饰词(从属词)。一般从核心词到修饰词用一个有向弧表示依存关系。在依存弧上方标注关系类型。根据哈尔滨工业大学的语言技术平台(Language Technology Platform， LTP)定义的依存关系类型，可以分为24类。常见的依存句法关系标注类型，如表4所示。 Table 4 Common meaning of dependency parsin 标注 含义 标注 含义 SBV 主谓关系 VOB 动宾关系 ATT 定中关系 ADV 状中结构 CMP 动补结构 COO 并列结构 FOB 前置宾语 POB 介宾关系 WP 标点 HED 核心 表4. 常见依存关系及含义 (一) 补充抽取词对 在游记中句子的结构比较复杂，特征词和情感词虽在同一分句中，但是距离较远，词性规则不能很好的覆盖到所有情况。而特征词和情感词之间存在直接或间接的依存关系，通过分析依存关系，可以进一步补充抽取特征–情感词对。抽取范围，以逗号为分解符，作为一个分句。在每个分句中抽取游记中的行为特征和相应情感词，构成词对(活动特征，情感词)。 规则1：分句中存在SBV结构时，且核心词是形容词，特征–情感词对可表示为(SBV结构的修饰词，SBV结构的核心词)。 例：如图1所示，“爬山真的累到不行”，“爬山–累”构成SBV结构，可抽取特征–情感词对(爬山，累)。 图1. SBV结构的依存句法分析 规则2：分句中存在VOB结构时，当情感词是动词，修饰的宾语是特征词，特征–情感词对表示为(VOB结构的修饰词，VOB结构的核心词)。 例：如图2所示，“我喜欢上海滩的夜景”这句话中，有VOB结构“喜欢–夜景”，“喜欢”是一个动词情感词，其修饰的对象是“夜景”，特征–情感词对表示为(夜景，喜欢)。 图2. VOB结构的依存句法分析 (二) 识别完整的特征词和情感词 在抽取特征词的时候，抽取的是情感词直接修饰的特征词，而句子中经常在特征词前面会有多个修饰词来描述特征词，使特征词的描述更加完整。前文中基于词性规则或者依存关系的抽取中，只抽取了部分特征词，会导致语义不完整，因此需要识别完整的特征词。 规则3：当特征词有定语修饰时，即有定中关系ATT时，将ATT的修饰词作为特征的一部分，得到完整的特征词。 例：如图3所示，上文中的例句“我喜欢上海滩的夜景”，根据规则1获得词对(夜景，喜欢)，特征词“夜景”存在定语修饰“上海滩”，可以扩展得到完整的特征词，最终特征–情感词对抽取为(上海滩夜景，喜欢)。通过规则3可以扩展名词，得到的特征词是名词短语。 图3. ATT结构的依存句法分析 部分游记中，作者会对多个不同特征词赋予相同的感情，此时多个特征词之间存在并列关系，组成多个特征–情感词对。 规则4：当特征词存在并列结构COO时，抽取为多个特征–情感词对。 例：如图4所示，“坐船、放灯都很有趣”，根据规则1可以获得初步的词对(坐船，有趣)，特征词“坐船”存在并列结构“放灯”，可以得到2个特征情感词对(坐船，有趣)和(放灯，有趣)。 图4. 特征词是COO结构的依存句法分析 不仅特征词可能会有多个并列，作者抒发情感时，情感也是错综复杂的，会出现对同一特征词多种情感交错，使用多个情感词。此时情感词之间存在并列关系，可以组成多个特征–情感词对。 规则5：当情感词存在并列结构COO时，抽取为多个特征–情感词对。 例：如图5所示，“清晨的西湖格外宁静、朦胧和凉爽”，根据规则1可以获得初步的词对(西湖，宁静)，情感词“宁静”存在并列结构“朦胧”和“凉爽”，可以得到3个特征情感词对(西湖，宁静)，(西湖，朦胧)和(西湖，凉爽)。 图5. 情感词是COO结构的依存句法分析 3.1.4. 过滤筛选词对 鉴于词性模板中，针对情感词是名词和动词的规则会引用一些噪音数据，出现虽然符合规则但名词和动词并非情感词的情况，因此需要对情感词是名词和动词的词对进行筛选。本文基于大连理工情感词汇本体构建了旅游领域的情感词典。考虑到该词典中情感词的覆盖面较广，应用于旅游领域时仍会有噪音数据需要剔除。因此，选取其中部分情感词作为种子词，采用PMI算法 [ 22 ] 进一步拓展了适用于旅游领域的情感词，包括346个名词情感词和389个动词情感词。通过词性规则和依存关系初步抽取的词对结果中，如果情感词是名词或动词，需要判断该情感词是否存在于情感词典中，若情感词典中包含该词则加入最终词对集，否则过滤该词对。在得到最终词对集后，如果词对集中存在特征词和情感词都相同的词对时，删除重复词对。 3.2. 旅游活动碳足迹模型 旅游碳足迹是指旅游者在交通、住宿、餐饮、各类娱乐活动等过程中直接和间接产生CO 2 排放量的总和。按照“自上而下”的分析方法，旅游过程产生的碳足迹可以分解为旅游交通碳足迹、旅游住宿碳足迹和旅游活动碳足迹。游客参与不同的旅游活动会产生不同大小的碳排放。旅游活动的碳足迹模型是用于估算不同旅游活动中产生的碳排放量。 1) 传统旅游活动碳足迹模型 传统的旅游活动碳足迹模型一般用于估算某一地区的旅游活动碳排放量 [ 4 ]，计算公式为： CA = ∑ j ( N t × W j × P j ) (1) 其中CA为旅游活动产生的碳排放量，N t 为t时期的游客总数，W j 代表第j类出行目的的游客比例，P j 代表第j类旅游活动的单位碳排放系数(千克/人)。 2) 基于游客体验的个人旅游活动碳足迹模型 个人旅游活动碳足迹模型表示游客个人在旅途中产生的碳排放。可以从个体出发，引导每位游客减少旅游碳排放，总体达到节能减排的目的。本文在传统的旅游活动碳足迹模型 [ 4 ] 中加入情感倾向系数S，计算公式为： CP = ∑ j ( M t × A j × P j × S j ) (2) 其中CP为某位游客的旅游活动碳排放量，M t 代表t时期g该游客的旅游活动次数，A j 代表游客参加第j类旅游活动的占比，P j 代表第j类旅游活动的单位碳排放系数，S j 代表该游客对第j类旅游活动的情感倾向系数。 3) 基于游客体验的地区旅游活动碳足迹模型 地区旅游活动碳足迹模型可以分析某地区不同旅游活动的碳排放量，指导旅游地的节能减排工作。地区旅游活动碳足迹模型可以看作是大量旅游个体在同一旅游地的碳排放量，同样加入了情感倾向系数S，计算公式为： CR = ∑ j ( N t × A j × P j × S j ) (3) 其中CR为该地区的旅游活动碳排放量，N t 为t时期的游客总数，A j 代表游客中参加第j类旅游活动的占比，P j 代表第j类旅游活动的单位碳排放系数，S j 代表第j类旅游活动的情感倾向系数。 4) 情感倾向系数S 情感倾向系数S主要是计算游客情感的积极或消极程度，反映了游客对某类活动的兴趣度和满意度，一定程度上可以用于预测旅游活动的未来发展趋势。系数S的区间设定为[0，1]，分值越接近1表明情感积极程度越高，分值越接近0表明情感消极程度越高。在地区旅游活动碳足迹模型中，S越大表示此活动受到游客的普遍好评，未来有更多游客参与此类活动的趋势；在个人旅游活动碳足迹模型中，S越大表示该游客更加偏好此类活动，未来会更频繁参与此类活动。 因此，对旅游活动的情感进行情感分析，判断其正负极性，给出情感值。基于百度AI平台中的情感分析功能，输入词对，得到每项旅游活动的情感值t i ，情感值的区间为[0，1]，分值越接近1表明情感积极程度越高，分值越接近0表明情感消极程度越高。 对于相同的活动，S则为该活动的平均情感倾向系数，每次活动的情感值记为t i ， S = 1 n ∑ i = 1 i = n t i (4)