多模态大模型对传统旅游网络文本分析法的重构

研究背景与问题

在当前网络信息时代，旅游业作为国民经济的支柱产业，其市场发展与游客体验受到广泛关注。然而，传统的旅游网络文本分析法在处理多模态信息时存在一定的局限性。在图文传播的条件下，游客评价中的高情境性体验信息识别往往因证据不足、情绪强度压缩和情绪归因对象模糊而受到阻碍。以新疆伊犁那拉提旅游风景区为例，游客评价的深度分析对提升景区品牌形象和优化旅游服务具有重要意义。本文旨在探讨如何利用多模态大模型对传统旅游网络文本分析法进行重构，以期提高旅游评价分析的准确性和有效性。

研究方法

本研究采用案例分析法，以携程、美团和抖音三家平台上“那拉提旅游风景区”的游客评价为研究样本。基于语言编码与视觉编码互补的分析思路，本文构建了“仅文本”与“图文联用”的两种分析框架。在语言编码方面，运用自然语言处理技术提取文本特征；在视觉编码方面，通过图像识别和视觉内容分析提取视觉特征。同时，引入多模态大模型对提取的特征进行融合与分析，以期实现高情境性体验信息的准确识别。

核心结果

研究发现，多模态大模型在重构旅游网络文本分析法方面具有显著优势。首先，相较于单一文本分析，多模态大模型能够更全面地识别高情境性体验信息，提高信息提取的准确性；其次，通过图文联用的方式，多模态大模型能够缓解情绪强度压缩和情绪归因对象模糊的问题，从而更有效地分析游客的情感态度；最后，基于多模态大模型的旅游评价分析方法在提升景区品牌形象和优化旅游服务方面具有显著的实际应用价值。

结论与意义

本文通过对传统旅游网络文本分析法的重构研究，证实了多模态大模型在旅游评价分析中的可行性和优越性。研究结果表明，多模态大模型能够有效解决传统分析法在处理多模态信息时的局限性，为旅游业界提供了一种新的数据分析方法。此外，本研究对推动旅游信息化、智能化发展具有重要的理论意义和实践价值，有助于提升景区品牌形象，优化旅游服务质量，推动旅游业可持续发展。

文章来源：《旅游研究》 网址: http://www.lyyjgw.cn/qikandaodu/2026/1027/330.html