黃鴻 李悅

摘要：針對目前旅游行程生成方法自動化程度較低、操作復(fù)雜的問題，提出了一種基于游記語義分析和自然語言處理的行程生成算法。該方法以常見的非結(jié)構(gòu)化游記文本作為數(shù)據(jù)源，采用關(guān)鍵詞遍歷、行程時(shí)序提取、興趣點(diǎn)名稱提取的方法，獲取游客在旅行目的地的游覽軌跡，生成結(jié)構(gòu)化旅游行程。最后通過多篇同類行程的橫向比較，降低處理結(jié)果的冗余度，自動制定具有實(shí)用性的旅游行程計(jì)劃。

關(guān)鍵詞：旅游行程定制；自然語言處理；語義分析

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）07-0160-02

1 引言

隨著自由行成為一種熱門的旅游方式，很多游客在規(guī)劃行程時(shí)，都會在互聯(lián)網(wǎng)上查閱相關(guān)的游記?；ヂ?lián)網(wǎng)上的熱門游記通常是由“旅游達(dá)人”把自己的實(shí)際體驗(yàn)總結(jié)提煉而成，并包含了他們對目的地前期研究成果，在時(shí)間、景點(diǎn)和預(yù)算的安排上也具備一定的合理性。對于對旅游目的地尚不熟悉的游客來說，查閱游記就可以繞過海量的碎片化信息，無疑是獲取有用信息的捷徑。

然而，互聯(lián)網(wǎng)上游記的作者和來源都十分復(fù)雜，大都通過普通的文本編輯器生成，沒有統(tǒng)一的格式標(biāo)準(zhǔn)。在當(dāng)下UGC信息爆炸的時(shí)代，熱門游記數(shù)量極多，據(jù)螞蜂窩旅游網(wǎng)2016年12月統(tǒng)計(jì)，在中國游客偏愛的境外熱門目的地（如東京、曼谷），閱讀量超過2000的游記已有3000多篇，平均長度超過一萬字。每個目的地每天還以超過20篇的速度增長。因此，游客要通過閱讀多篇游記，人工的從中提取中有用信息無疑十分耗費(fèi)精力，更難以辨別出不同游記中在時(shí)間、景點(diǎn)和交通安排上的差異，同時(shí)，因?yàn)橛斡浉袷礁鳟?，無法通過簡單的格式標(biāo)記對其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，游客自己顯然無法快速批量的從中提取關(guān)鍵信息，急需研發(fā)一種自動化的旅游行程生成方法。

2 基本原理

針對上文中提出的問題，本文選擇從旅游大數(shù)據(jù)和自然語言分析的角度，研發(fā)智能化關(guān)鍵信息提取系統(tǒng)，自動提取游記中的關(guān)鍵信息，生成對應(yīng)的結(jié)構(gòu)化文檔——旅游行程。本文所設(shè)計(jì)的方法不依賴于游記中的特定標(biāo)識符，也不用進(jìn)行復(fù)雜的參數(shù)設(shè)置。任何由網(wǎng)頁承載的游記文本，只要作者按時(shí)間順序組織內(nèi)容，并記錄了經(jīng)過的地點(diǎn)（如城市、景點(diǎn)、餐廳、酒店等），均可由本系統(tǒng)生成規(guī)范的行程文檔，游客無需通讀游記全文即可了解游記的旅游路線，城市、景點(diǎn)間的交通方式和游記作者推薦的美食、商品也能得到清晰的展示。

在這一方法中，則需要針對性的討論如下3個問題：

2.1 按時(shí)間順序?qū)τ斡涍M(jìn)行分段的技術(shù)路線

游記原文游記是一種對旅行過程的記錄，因此絕大部分游記中均按時(shí)間順序?qū)懽鳎簿桶枋鰰r(shí)間的標(biāo)志性詞匯，而常見的序數(shù)詞匯、日期詞匯、長距離交通描述、重復(fù)性分隔符均可以作為具有時(shí)間屬性的標(biāo)志性詞匯。為保證分段方法能夠適用于絕大多數(shù)游記，本文將這些常見的標(biāo)志性詞匯歸入為“分段符字典”，在對游記進(jìn)行分段時(shí)①，系統(tǒng)會用“分段符字典”中的詞匯依次遍歷游記全文，從而獲得多種分段結(jié)果。必須注意的是，一個詞匯可能會產(chǎn)生多種分段結(jié)果，因此分段結(jié)果的數(shù)量可能遠(yuǎn)多于字典中的詞匯數(shù)量。

2.2 解決興趣點(diǎn)名稱多義性和同義性問題的技術(shù)路線

針對這個問題，本文從多個維度提出綜合性的解決方案：

（1） 對旅游資源設(shè)置多重別名，并分別設(shè)置權(quán)重參數(shù)，根據(jù)不同別名的出現(xiàn)頻次和對應(yīng)權(quán)重，計(jì)算出某一旅游資源的匹配概率，以解決“一地多名”的問題。

（2） 建立多個旅游資源之間的關(guān)系矩陣，通過上下文分析的方式，確定某一名稱的正確釋義，以解決“多地同名”的問題。

（3） 通過提取游記的旅行目的、旅行行為，設(shè)立作者行為參數(shù)，對游記中提及某一名稱時(shí)的語義進(jìn)行判定，以解決“一地多類”的問題。

當(dāng)然，由于旅游資源眾多，人工設(shè)定以上參數(shù)的工作量極大，因此本文通過自我訓(xùn)練的方式，使用大量的游記，讓系統(tǒng)自身完成大部分參數(shù)的設(shè)定，以降低人工調(diào)整參數(shù)的工作量。

2.3 對多條同源行程進(jìn)行合并的技術(shù)路線

在設(shè)計(jì)同源行程的合并算法是，有三個重要的切入點(diǎn)：

（1） 單條行程各天POI訪問記錄的對照分析，找出偏離本條行程的冗余訪問記錄。

（2） 多條行程中對應(yīng)天POI訪問記錄的對照分析，找出偏離當(dāng)天行程的冗余訪問記錄。

（3） 找出不同行程在游記原文中的重疊部分②，然后統(tǒng)一刪除重疊部分帶來的冗余訪問記錄。

在使用以上方法去除掉冗余記錄后，在按天合并多條行程（此時(shí)可使用合集運(yùn)算），即可得到一條較為準(zhǔn)確的行程。

3 具體算法

游記文本的處理過程如下：

1） 根據(jù)用戶輸入的游記所在網(wǎng)頁的URL，從網(wǎng)絡(luò)上獲取WEB文檔，記為Traw。

2） 分析WEB文檔的來源，去除HTML標(biāo)記、圖片、表格等與正文無關(guān)的信息，生成純文本的游記，記為Trefined。

3） 遍歷游記全文，獲取游記的基本信息。具體而言，就是獲取這段旅行的起止時(shí)間（分別記為dstart， dend）、目的地國家（記為Cdest）、作者、旅行目的、同行人員、組織方式（有無明確的時(shí)序結(jié)構(gòu)）等基本信息。

4） 根據(jù)第3步的獲得的基本信息，對純文本游記（Trefined）進(jìn)行分段。分段方法是按具有時(shí)間屬性的標(biāo)志性詞匯，遍歷游記全文，從而以這些詞匯的位置把游記切割為多段。

考慮到自然語言的復(fù)雜性和多義性，可能有多種分段方案適用于該游記，產(chǎn)生多種分段結(jié)果（假設(shè)有n種）。設(shè)數(shù)組P1為一種分段結(jié)果，其內(nèi)容為[p1，1， p1，2， p1，3， …， p1，m]，其中p1，2表示使用分段結(jié)果P1中的第2段文本，也就是該分段方案中對第2天游記的文字描述。因此，當(dāng)有多個分段結(jié)果時(shí)，就產(chǎn)生了分段結(jié)果矩陣MP，如式（1）

5） 從旅游專題資源數(shù)據(jù)庫③中，獲得游記訪問國家的所有興趣點(diǎn)（POI）名稱。

技術(shù)上，就是讀取全球的旅游POI，根據(jù)第3步中獲取的目的地國家（Cdest）對這些POI進(jìn)行篩選，得到屬于該目的地國家的POI，將這些POI的名稱放入集合A{a1， a2， a3， …， ak}。

6） 提取游記中每天訪問的POI記錄。

技術(shù)上，就是使用POI名稱集合A中的元素分別匹配分段結(jié)果矩陣MP中的元素，也就是使用POI名稱對每個分段結(jié)果進(jìn)行匹配④，獲取每種分段結(jié)果中，每天的訪問的POI記錄數(shù)組t，以t為元素組成的矩陣，稱為訪問記錄矩陣，記為Mt。該運(yùn)算過程記為match（MP， A），如式（2）（3）

例如，MP中元素p1，2表示分段結(jié)果P1中第2天游記文字描述，用集合A中的元素與p1，2進(jìn)行名稱匹配，得到訪問記錄數(shù)組t1，2[f1，2，1， f1，2，2， f1，2，3， … ， f1，2，u]，其中f1，2，1～f1，2，u是指分段結(jié)果P1中第2天訪問的各個POI（當(dāng)天共訪問了u個POI）。

7） 對每種分段結(jié)果最后一天的訪問記錄數(shù)組進(jìn)行清理。

因?yàn)槊糠N分段結(jié)果都是基于相同的游記文本（Trefined）生成的，因此分段結(jié)果中的第一個分段tn，1與最后一個分段tn，m必然會與其它分段結(jié)果產(chǎn)生重疊⑤，從而產(chǎn)生大量的冗余訪問記錄（如圖1所示）。為降低后期“去冗余”處理的復(fù)雜度，可通過比對相鄰分段結(jié)果的方式，提前篩選出冗余的訪問記錄，予以刪除。

8） 對多個分段結(jié)果的內(nèi)容進(jìn)行合并。在技術(shù)上，先按時(shí)間“對齊”所有分段方案，然后將每天的POI訪問記錄進(jìn)行對照分析，找到并清除其中偏離當(dāng)天行程的訪問記錄（即冗余訪問記錄），綜合得出一條行程。要判定某條訪問記錄是否偏離當(dāng)天行程，通常按式（4）進(jìn)行，其中Dn，m，1為訪問記錄fn，m，1偏離系數(shù)，Rn，m，1，2位訪問記錄fn，m，1和fn，m，2之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)

9） 對行程進(jìn)行最后的“去冗余”處理，生成最終行程并輸出，在輸出最終行程時(shí)，系統(tǒng)還需對行程的內(nèi)容進(jìn)行審核，找出其中可能的內(nèi)容缺失和順序顛倒，并向用戶展現(xiàn)修正方案。

4 結(jié)論

本文中提出的算法從用戶非結(jié)構(gòu)化文本游記作為數(shù)據(jù)源，直接把游記轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化的行程，全自動化的提取出游記作者在旅行中訪問的城市、景點(diǎn)、餐廳、商店，和入住的酒店，旅行途中使用的交通方式都被分別列明?；谙到y(tǒng)后臺的旅游資源專題數(shù)據(jù)庫，以上興趣點(diǎn)與交通方式的詳細(xì)介紹、位置、花費(fèi)、預(yù)定方式和第三方評價(jià)信息都可一鍵瀏覽。自動轉(zhuǎn)化生成的行程，以及與行程相關(guān)的興趣點(diǎn)、交通信息還可供導(dǎo)出，以便用戶查看。這一系統(tǒng)最大程度上減少了用戶在規(guī)劃旅行時(shí)的工作量，省去了通過電子地圖、搜索引擎、攻略網(wǎng)站等多個來源查找信息的繁瑣過程。

同時(shí)，為完成本文所述的算法，建立包含4000篇以上游記的游記樣本庫，根據(jù)目的地國家、作者、來源對這些游記進(jìn)行簡單的人工標(biāo)注，然后將游記導(dǎo)入系統(tǒng)中，使用訓(xùn)練算法對自然語言分析的模型進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整的目標(biāo)參數(shù)包括POI別名權(quán)重、POI關(guān)系矩陣、交通行為判定參數(shù)、消費(fèi)行為判定參數(shù)等，從而采用自動化手段，持續(xù)性的提升自然語言處理的準(zhǔn)確度。

注釋：

① 具體算法流程的第4步。

② 由于不同的游記來源于同一篇游記的不同分段結(jié)果，由于分段點(diǎn)的隨機(jī)性，這些分段結(jié)果之間必然會產(chǎn)生隨機(jī)的文字重疊，也就會給行程帶來隨機(jī)的冗余訪問記錄。分析這些文字重疊的位置，可以去除掉由它們產(chǎn)生的冗余記錄。

③ 一個包含全球旅游資源信息的數(shù)據(jù)庫，分類存儲了國家、地區(qū)、景點(diǎn)、餐廳、酒店、商店、交通樞紐等于旅游有關(guān)的內(nèi)容，對以上內(nèi)容的名稱、地址、坐標(biāo)、運(yùn)營或管理狀態(tài)都有描述。該數(shù)據(jù)庫的信息量和準(zhǔn)確程度直接決定了本文實(shí)現(xiàn)效果。

④ 是指使用POI的別名與分段結(jié)果進(jìn)行模糊匹配，使用的POI別名與匹配結(jié)果的完整性，將記錄在訪問記錄矩陣Mt中，并用于行程的“去冗余”處理。具體過程參見第2章技術(shù)路線。

⑤ 當(dāng)游記的敘事結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜時(shí)，其他分段也可能產(chǎn)生重疊。

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