宁夏A级旅游景区讲解词的描述逻辑提取与推理优化
(北方民族大学管理学院, 银川 750021)
摘要: 旅游景区讲解词是旅游知识交际和合作推理的重要载体。本文基于旅游景区讲解词在实际旅游信息交互场景中由于内容信息含量减弱、知识转移消退、逻辑推理降低而导致游客旅游满意度下降的问题, 通过爬取检索并收集整理宁夏回族自治区139个国家A级旅游景区的讲解词资料, 使用自然语言处理 (NLP) 技术, 形成实体 (如景点、人物、事件) 和关系 (如“位于”“属于”“发生于”) 的结构化数据, 利用w3软件机器学习算法训练逻辑推理模型, 进行实体识别、关系抽取、逻辑推理和文本生成, 形成省域尺度景区讲解词知识图谱库。依靠讲解词描述逻辑的知识表示与提取, 提出讲解词推理优化的一般框架与方法, 提高景区讲解词的内容总量、知识含量和逻辑质量, 从讲解词内容供给的规范化、智能化, 推动旅游景区总体高质量供给能力的提升。
DOI: 10.48014/fcss.20250216001
引用格式: 马海龙. 宁夏A 级旅游景区讲解词的描述逻辑提取与推理优化[J]. 中国社会科学前沿, 2025, 2(1): 29-40.
文章类型: 研究性论文
收稿日期: 2025-02-16
接收日期: 2025-02-23
出版日期: 2025-03-28
1 前言
旅游景区讲解词是旅游景区的讲解人员向游客进行景点讲解、游览指导、知识传播和思想交流的载体，以感召游客为目的，是一种向受众传递信息、表达见解、阐明事理、抒发感情的自然语言形式，具有突出的知识交际和合作推理功能[1-3]。在旅游景区讲解词的信息交互场景中，由于内容客体(景区知识体系)的相对固定性、游客受众主体的多变性、导游和讲解员等传播介体的主观性相互之间随机离散并成为一种常态，使得讲解词在数量、质量、关联、方式的合则性逐步下降、在内容、知识、公理、智慧的启发性逐渐薄弱、在逻辑、推理、思考引导性渐趋稀释，从而在等一定程度上限制了讲解词基于描述逻辑的旅游内容传播和知识转移功能的正常发挥，弱化了游客等旅游消费者内容体验和知识获取的满意度[4,5]。有鉴于此，本文通过爬取检索并收集整理宁夏回族自治区139个国家A级旅游景区的讲解词资料，形成省域尺度景区讲解词知识图谱库，进行讲解词描述逻辑的知识表示与提取，提出讲解词推理优化的一般框架与方法，提高景区讲解词的内容总量、知识含量和逻辑质量，从讲解词内容供给的规范化、智能化，推动旅游景区总体高质量供给能力的提升。
2 景区讲解词
根据宁夏回族自治区文化和旅游厅官网数据(https://whhlyt.nx.gov.cn/ggfw/jqjj/)，截至2024年12月31日，全区共有139个国家A级旅游景区，包括5A级景区5个、4A级景区31个、3A级景区60个、2A级景区39个、1A级景区4个。如图1所示，以景区讲解词作为研究对象，选取上述景区作为讲解词的内容来源和依附载体，既考虑到省(区)域景区体系的系统性能够支撑讲解词内容要素的完整性，又兼顾到省(区)域景区类型的多样性所体现的讲解词的内容质量的丰富度。以上旅游景区的讲解词，在内容类型和形式上包括基础信息(地理位置、自然资源、规划和项目投资备案公示、企业注册登记等)、景区和景点介绍、景区推介的自编讲解词、行业主管部门发布的景区导游词、学者和专家编著的导游词、导游和旅游从业者编创展示的讲解词(不含游客的游记攻略、口碑评价等反馈信息)等，均是经过审核的正式公开资料，能够保证讲解词多源数据的可靠性和语料库的可兼容性。宁夏A级旅游景区讲解词在描述程序上均包括欢迎、概括介绍、重点讲解、景点结束总评、告别欢送等五个阶段的通用结构，这为提取讲解词知识图谱本体提供了较好的一般框架[6]。同时，宁夏A级旅游景区讲解词在描述要素上包括地理位置、主要景点、文化主题、特色活动、自然生态、历史背景等[实体]、<属性>、(关联)的知识图谱本体库和RDF(主语，谓语，宾语)三元组;在描述逻辑上包括以概念、角色、个体、公理基本模块构建的合取、析取、否定、包含、位于、历史、活动、特色、消费、映射等过程[7];在描述推理上包括以讲解词表意、行事、取效为基础形成的并列、因果、递进、比较等逻辑关系和推理任务，可以进行描述逻辑和逻辑推导的规范分析，从而确保研究任务的顺利开展。
图1 宁夏旅游景区讲解词作为研究对象(作者自绘)
Fig.1 Commentary scripts of tourist attractions in Ningxia as the research subject(drawn by the author)
3 研究设计
3.1 技术路线
开展旅游景区讲解词描述逻辑提取和推理研究的按照确定研究目标→数据收集与预处理→ 描述逻辑提取→逻辑推理模型构建→推理验证与优化5个步骤。如图2所示，讲解词的描述逻辑提取主要分析讲解词的语言结构、信息组织和逻辑关系[8,9];逻辑推理模型构建主要基于提取的逻辑，设计推理模型，用于优化讲解词的设计和应用[10,11];验证优化主要通过人工检验，提高讲解词的信息内容质量和知识传播效果。
3.2 讲解词知识图谱构建
知识抽取与表示主要基于w3软件(http://www.w3.org)，在线创建宁夏旅游景区讲解词描述逻辑知识图谱库“eoata/0.1”.通过该软件自带的实体识别、关系抽取等功能，从讲解词文本中提取关键信息，如“西夏王陵”是“历史遗迹”，“沙坡头”是“自然景观”。知识表示则采用图结构，以节点(实体)和边(关系)的形式存储和展示。利用语义嵌入(Word2Vec)和图神经网络(GNN)，实现宁夏旅游景区讲解词描述逻辑知识图谱语义增强与推理。例如，通过分析“贺兰山岩画”与“古代游牧文化”的关系，自动生成更深度的文化背景讲解。
3.3 讲解词描述逻辑提取
使用自然语言处理(NLP)技术分析宁夏旅游景区讲解词的词频、句法结构等语言特征。使用依存句法分析、语义角色标注等技术识别句子间的逻辑关系，用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型提取讲解词的主题分布。基于提取的逻辑关系，构建宁夏旅游景区讲解词逻辑规则库(如“如果提到历史事件，则补充相关背景”)。使用w3软件机器学习算法训练逻辑推理模型，进行逻辑推理和文本生成。通过人工评估，验证模型的准确性，调整模型参数，增加训练数据量，改进特征提取方法。
3.4 数据来源与处理
宁夏旅游景区讲解词知识图谱的构建依赖于多源异构数据的整合，包括景区官方介绍、历史文献、地理信息数据(GIS)、文化背景资料等，通过自然语言处理(NLP)技术进行结构化处理，形成实体(如景点、人物、事件)和关系(如“位于”“属于”“发生于”)的关联，包括结构化数据(如讲解词的主题、段落划分)和非结构化数据(如自然语言文本等)。数据预处理通过去除无关符号、停用词等和分词处理(中文讲解词需进行分词)进行文本清洗。标注与分类以对讲解词进行主题标注(如历史、文化、自然景观)、标注逻辑关系(如因果关系、时间顺序、空间顺序)为主。将处理后的数据存储为JSON结构化格式。
图2 技术路线和方法(作者自绘)
Fig.2 Technical route and methodology(drawn by the author)
表1 宁夏旅游景区讲解词数据统计
Table 1 Statistics of commentary script data for tourist attractions in Ningxia
|
景区 |
篇数(篇) |
文本量(104字符) |
文本形式 |
数据来源 |
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5A级旅游景区(5个) |
349 |
27.42 |
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段/篇/ 册/集等 |
1.2024年12月31日前，139个A级旅游景区官网、微信等社交媒体公众号和景区宣传册关于景区讲解词的内容 2.宁夏回族自治区文化和旅游厅官网关于旅游景区讲解词的有关内容(https://whhlyt.nx.gov.cn/) 3.各政府部门官网关于旅游景区讲解词有关内容 4.宁夏旅游慕课关于旅游景区讲解词有关内容(https://whhlyt.nx.gov.cn/xxfb/ztxx/nxlymk/index.html) 5.宁夏回族自治区国家A级旅游景区景区简介(https://whhlyt.nx.gov.cn/ggfw/jqjj/) 6.专著:宁夏导游词[12] 7.专著:宁夏旅游诗词精选[13] 8.专著:宁夏导游词[14] 9.专著:甘肃和宁夏(第三版)[15] 10.专著:发现宁夏:100个最美观景拍摄地[16] 11.教材:宁夏导游现场考试实务——导游服务能力[17] 12.专著:传说伴你宁夏游[18] 13.专著:宁夏旅游基础知识[19] |
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4A级旅游景区(31个) |
512 |
43.54 |
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3A级旅游景区(60个) |
434 |
32.23 |
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2A级旅游景区(39个) |
237 |
11.79 |
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1A级旅游景区(4个) |
21 |
0.61 |
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合计 |
1553 |
115.59 |
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4 逻辑提取与推理结论
4.1 本体知识表征
景区讲解词的描述逻辑遵循“主题-述题”的信息表达结构，通过明确主题(如“西夏陵”)和述题(如“是西夏建筑艺术的象征”)来传递信息，其知识表示的基础是通过景区本体定义相关概念的层次结构，以此形成概念(如“历史遗迹”)、角色(如“位于”)和个体(如“西夏王陵”)来表达知识，从而支持旅游景区内容生产与游客认知过程的逻辑推理(图3)。本文使用Protégé本体编辑器(https://protege.stanford.edu/products.php#desktop-protege)构建旅游景区讲解词本体，创建TouristAttraction(旅游景区)、City(城市)、HistoricalSite(历史遗址)等类和hasLocation(位于)、hasHistory(有历史)等对象属性和hasName(名称)、hasDescription(描述)等数据属性，定义HistoricalSite 是 TouristAttraction 等子类的层次结构和其中不同个体的相互关系(SandLake 位于PingluoCounty、Toudaobian 是 Greatwall 的历史遗址)，并检查本体的可满足性和一致性(如验证SandLake是否属于TouristAttraction)，将上述本体数据导出为 OWL 文件，进行知识图谱分析(图4)。
如图5所示，提取出的宁夏旅游景区讲解词的概念有沙坡头(景点)、沙漠(地貌)、黄河(河流)、生态旅游(活动)，每个概念都添加了与景区实体相对应的属性，如“地理位置”的属性可以包括“经度”“纬度”“海拔”等，“自然景观”的属性可以包括“湖泊面积”“沙漠范围”“湿地类型”等;将各种景区概念分类和组织为景区概况→地理位置→自然景观→历史背景→文化内涵→生态系统→环境保护→旅游设施→服务项目→游客体验→互动活动→发展规划→可持续发展的层次序列，如“西夏王陵”是“历史遗迹”的子类，“历史遗迹”是“文化遗产”的子类，;讲解词实体之间的语义关系有位于(沙坡头，宁夏)、属于(沙坡头，沙漠地貌)、毗邻(沙坡头，黄河)、建立(李元昊，西夏)、包含(宁夏，银川市)、关联(贺兰山，适合摄影)、历史(三关口长城，建于明朝)、评价(志辉原石酒庄景区，游客评价为五星)、
图3 旅游景区讲解词实体抽取示例(作者自绘)
Fig.3 Example of entity extraction from tourist attraction commentary scripts(drawn by the author)
时间(最佳游览时间，春季)、场景(适合，家庭游)、动态(天气，气温)等，其中，“地理位置” 决定 “自然景观”、“历史背景” 影响 “文化内涵”、“生态系统” 需要 “环境保护”、“旅游设施” 支持 “游客体验”、“游客体验” 促进 “文化传播”、“发展规划” 引导 “可持续发展”。通过以上过程，将宁夏旅游景区讲解词的各种信息系统地组织起来，形成一个结构化的知识库，可进行动态更新维护、智能检索(图6)和多语言描述(中文、英文)。
图4 旅游景区讲解词本体属性添加示例(作者自绘)
Fig.4 Example of ontology attribute addition for tourist attraction commentary scripts(drawn by the author)
图5 旅游景区讲解词本体类及层次关系(作者自绘)
Fig.5 Ontology classes and hierarchical relationships of tourist attraction commentary scripts(drawn by the author)
图6 景区实体查询示例(作者自绘)
Fig.6 Example of scenic entity query(drawn by the author)
4.2 逻辑结构构建
经过本体知识表征的宁夏旅游景区讲解词是一个形式化的逻辑推理系统，具有清晰的语义和强大的表达能力，支持复杂的知识关联和推理。在从景区讲解词数据源中抽取知识后，将宁夏旅游景区讲解词知识存储在RDF三元组中，其逻辑系统以表示景区内容对象集合的概念(其判断逻辑有合取(
)、析取(
)、否定(¬)、存在量词(∃)、全称量词(∀)等)、表示景区内容对象及对象集合之间关系的角色(其推理逻辑有角色合取(
)、角色析取(
)、角色逆(-)、表示具体景区内容对象的个体和表示概念、角色和个体之间约束关系的公理(本文以解释函数将概念映射到对象的集合)共同组织而成，利用描述逻辑的推理能力，推导出隐含的知识。构建宁夏旅游景区讲解词描述逻辑4要素(概念、角色、个体、公理)的形式逻辑结构，必须同时符合可满足性(判断一个概念是否可以被某个模型满足)、包含关系(判断一个概念是否包含另一个概念)、一致性(判断一个知识库是否一致，即是否存在一个模型满足所有公理)、实例检查(判断一个个体是否属于某个概念)4个条件。如图7所示，满足条件的讲解词知识库，按照逻辑规则(推理规则:如果游客查询某个旅游景区，且该旅游景区在某个地点，则游客可以前往该地点;约束规则:一个旅游景区不能同时位于两个不同的地点)进行讲解词时间(如游客旅游时间、旅游景区节点事件发生的时间等)、空间(如游客所在的景区地理位置、景区讲解事件发生的地点)、情境(如讲解背景、讲解词的目标客群、讲解对话的历史)、游客对象(如游览偏好、过往旅游行为)等的环境场景分析。在景区讲解词展示输出沟通之前的环境场景分析，为讲解词的理解提供背景信息和铺垫。例如景区概况介绍，在讲解具体景点之前，通常会先介绍景区的总体情况，包括地理位置、面积、历史沿革、特色资源等，这部分内容为后续的景点讲解提供了背景信息;又如游览路线介绍，在讲解每个景点之前，通常会先介绍游览路线，例如从哪个入口进入、沿途会经过哪些景点等，这部分内容为游客提供了空间上的指引。在景区讲解词展示输出沟通之后的环境场景分析，对讲解词的理解起到补充和深化的作用。例如后续景点的讲解，在讲解完一个景点之后，通常会继续讲解下一个景点，这两个景点的讲解内容相互关联，构成一个完整的游览体验;又如讲解互动环节，在讲解过程中，导游可能会与游客进行互动，例如提问、猜谜等，这些互动环节可以加深游客对讲解内容的理解;还有总结陈词节点，在讲解结束之前，通常会对整个游览过程进行总结，回顾主要景点、分享游览感受等，这部分内容可以帮助游客更好地理解和记忆讲解内容。
图7 宁夏旅游景区讲解词描述逻辑构成(作者自绘)
Fig.7 Composition of descriptive logic in commentary scripts of tourist attractions in Ningxia(drawn by the author)
宁夏旅游景区讲解词描述逻辑体系的基本单元包括概念赋值(如TouristAttraction 
Location“旅游景区是地点的一种”、City 
Location“城市是地点的一种”)、角色赋值(如hasLocation isPartOf“位于关系包含于属于关系”)、个体判断(如SandLake:TouristAttraction“沙湖是旅游景区”、Pingluo:City“平罗是城市”、(SandLake，Pingluo):hasLocation“沙湖位于平罗”)。在这3个基本单元的基础上，构造形成时间顺序逻辑、空间顺序逻辑、因果逻辑、对比逻辑、递进逻辑、情感逻辑等常见的讲解词自然语言逻辑应用方式。其中，时间顺序逻辑一般用于介绍景区历史背景和旅游景观的形成，如宁夏历史悠久，讲解词通常从古代开始，逐步过渡到现代;空间顺序逻辑一般应用于介绍景区布局和景点之间的空间关联，如按照游客的游览路线，从入口到核心景点，将不同景点之间的知识内容串联起来，帮助游客形成整体的空间认知;因果逻辑主要用于解释旅游游览对象的形成原因、发展变化过程和历史事件的影响，如沙坡头的沙漠与黄河交汇的奇观，可以通过地质、气候等因素进行解释;宁夏境内长城的兴废与历史时期的政治、经济、军事等因素密切相关;对比逻辑一般进行旅游景区资源类型的自然与人文对比、旅游景观在时间线上的古今对比，如宁夏既有壮丽的自然景观，也有丰富的人文历史，可以让游客感受到历史变迁带来的认知体验;递进逻辑一般从旅游景观对象的表象象征注入深入到其深层内涵和意蕴、从景区空间局部细节串联归集到区域整体特征，如讲解词从景区的表象特征逐步深入到其文化、历史或生态意义，从某个具体的景点或细节入手，逐步扩展到整个景区的全貌;情感逻辑作为讲解词社交沟通的辅助增强手段，一般用于引发共鸣、激发兴趣、触发思考，如通过情感逻辑引发游客的共鸣，通过设置悬念或提出有趣的问题，激发游客的好奇心。如图8所示，在逻辑结构上，宁夏旅游景区讲解词描述逻辑体系的框架一般按照如下模式构造:①开场引入:问候与欢迎(简短问候，营造亲切感，示例:“大家好，欢迎来到[景区名称]!”→景区概述(简要介绍景区的基本信息，如位置、历史背景或特色，示例:“这里是[景区名称]，位于[地理位置]，以其[特色]闻名”)。②核心内容展开:历史背景(介绍景区的历史渊源或文化意义，示例:“[景区名称]始建于[年代]，曾是[历史事件]的发生地”)→景点特色(详细描述主要景点的独特之处，如自然景观、建筑风格或文化价值，示例:“眼前的[景点名称]以其[特色]著称，例如[具体描述]”)→故事或传说(融入与景点相关的故事、传说或趣闻，增加趣味性，示例:“关于这里，还有一个有趣的传说[讲述故事]”)。③互动与引导:引导游客观察(提示游客注意某些细节或景观，示例:“请大家注意看[某处]，这里体现了[某种特色]”)→互动提问(通过提问引发游客思考或参与，示例:“大家知道为什么这里被称为[某名称]吗?”)。④总结与升华:总结亮点(回顾景区的核心亮点，加深游客印象，示例:“今天我们游览了[景区名称]，感受了[特色]”)→情感升华(通过语言激发游客的情感共鸣，示例:“希望这次旅程能让大家感受到[某种情感或文化]”)。⑤结束语:感谢与祝福(表达感谢并送上祝福，示例:“感谢大家的聆听，祝大家在[景区名称]度过愉快的时光!”)→提示后续安排(如有后续活动，简要说明，示例:“接下来我们将前往[下一个景点]”)。
图8 旅游景区讲解词的自然语言逻辑类型与作用机理(作者自绘)
Fig.8 Types and mechanisms of natural language logic in tourist attraction commentary scripts(drawn by the author)
4.3 推理过程优化
景区讲解词逻辑推理服从形式逻辑推理的一般规则(一个语句或命题在逻辑上必然由另一个语句或一组语句推出)。在宁夏旅游景区讲解词知识库中，其推理逻辑可以用来表示实体和关系之间的推理规则，从而支持更复杂的语义推理和查询。例如，根据:如果语句 AA 为真，则语句 BB 必然为真，记作A⊨BA⊨B;推导出新的事实:如果“所有人都是会旅游的”(AA)，且“小明是人”(BB)，则可以推出“小明会旅游”(CC)，即 A，B⊨CA，B⊨C。如图9所示，景区讲解词逻辑推理依托实体和关系之间的推理规则，支持从已知事实推导出新的事实，其推理过程一般为:提取已知事实(介绍景区的地理位置、历史背景、文化特色等基本信息)→确定推理规则(基于已知事实，推导出更深层次的知识或结论)→得出推理结论(通过逻辑推理，得出新的知识点或观点，丰富讲解内容)。示例:实体是[沙湖]和[沙坡头][景区]，级别是[5景区]，[地点]都位于[宁夏];实体之间的关系包括<是景区(IsA)>、<位于(LocatedIn)>、<级别(GradeAs)>;事实有(沙湖 IsA 景区)、(沙湖 GradeAs 5A)、(沙坡头 IsA 景区)、(沙湖 LocatedIn 宁夏)、(沙坡头 LocatedIn 宁夏)、(沙坡头 GradeAs 5A);逻辑规则1:如果 XX IsA 景区，且 XX GradeAs 5A，则 XX 是5A，其逻辑形式为:IsA(X，景区)∧GradeAs(X，5A)⊨5A(X)IsA(X，景区)∧GradeAs(X，5A)⊨5A(X)，其推理结果为:“沙湖 IsA 景区，且沙湖 GradeAs 5A ⇒ 沙湖是5A”且“沙坡头IsA景区，且沙坡头GradeAs 5A ⇒ 沙坡头是5A”;逻辑规则2:如果 XX LocatedIn 宁夏，且XX IsA景区，则XX是宁夏景区，其逻辑形式为:LocatedIn(X，宁夏)∧IsA(X，景区)⊨宁夏景区(X)LocatedIn(X，宁夏)∧IsA(X，景区)⊨宁夏景区(X)，其推理结果为:“沙湖 LocatedIn 宁夏，且沙湖 IsA 景区 ⇒ 沙湖是宁夏景区”且“沙坡头 LocatedIn 宁夏，且沙坡头 IsA 景区 ⇒ 沙坡头是宁夏景区”。如果在宁夏旅游景区讲解词知识图谱中缺少“沙湖是5A景区”这一事实，可以通过逻辑规则自动补全;如果宁夏旅游景区讲解词知识图谱中存在矛盾的事实(如“沙湖不是5A景区”)，可以通过逻辑规则检测并提示矛盾。在宁夏旅游景区的讲解词中，描述逻辑可以用来构建清晰的推理链条，帮助游客更好地理解景区的历史、文化和自然景观。通过逻辑推理，宁夏旅游景区讲解词可以从已知事实推导出更深层次的知识，从而增强讲解的连贯性和吸引力。
图9 宁夏旅游景区讲解词推理分析示例(作者自绘)
Fig.9 Example of reasoning analysis for commentary scripts of tourist attractions in Ningxia(drawn by the author)
利用宁夏旅游景区讲解词描述逻辑的推理能力，自动生成新的旅游景区的内容和知识。示例:如果“西夏陵”是“历史遗迹”，而“历史遗迹”是“文化遗产”，则可以推断“西夏陵”是“文化遗产”。景区讲解词中的含义依靠质量、数量、关联和方式4种准则进行推导:质量准则(通过真实信息传递更深层的文化或情感价值，如从表面信息:“六盘山红军长征纪念亭是长征精神的永恒纪念。”→隐含意义:“六盘山长征纪念亭不仅是红军不怕远征难的历史历史铭记，更是宁夏不到长城非好汉精神的象征，展现了宁夏红色文化的丰富内涵”)、数量准则(通过省略或简化的信息引导游客关注重点，如从表面信息:“沙坡头是黄河与沙漠交汇的地方”→隐含意义:“沙坡头的独特景观象征着自然的力量与和谐，值得您细细品味”)、关系准则(通过相关性引导游客深入思考或体验，如从表面信息:“贺兰山岩画是古代游牧民族的文化遗产”→隐含意义:“这些岩画记录了古代人类的生活场景，是了解宁夏历史文化的窗口”)、方式准则(通过清晰的表达传递情感或文化价值，如从如从表面信息“镇北堡西部影城是中国电影的重要拍摄基地”→隐含意义“这里不仅是电影拍摄地，更是中国电影文化的缩影，承载了无数经典记忆”)。具体的推导方式包括以讲解词表意、以讲解词行事和以讲解词取效。其中，以讲解词表意关注的是讲解词内容的字面意义，要求宁夏旅游景区讲解词需要发音清晰，确保游客能听清楚、使用准确的词汇和语法，避免歧义，传递明确的信息;以讲解词行事关注的是讲解词的内容内容沟通意图或知识传播功能，要求讲解词能够陈述景点的历史、文化等信息(断言类)、引导游客注意安全或跟随路线(指令类)、承诺提供某种服务或体验(承诺类)、表达对景点的赞美或对游客的欢迎(表达类)、宣布游览的开始或结束(宣告类);以讲解词取效聚焦讲解词对游客作为听众产生的实际的信息沟通和知识转移效果，要求能够改变游客的知识或理解、引发游客的感动、愉悦等情感反应、促使游客采取观看、欣赏、拍照打卡等具体行动。如图10所示，在宁夏旅游景区讲解词推理优化主要融合于的讲解词的创作撰写与传播沟通的实践过程中，景区管理方、行业主管部门、专家与学者、导游和讲解员、游客等多主体在讲解词内容生产和知识创新的合作协同至关重要，政府提供政策支持，景区管理方负责内容审核，专家学者确保讲解词内容准确，提升文化深度，讲解和传播主体通过多渠道传播，扩大影响力，通过及时调整讲解词内容，确保其持续优化，从而吸引更多游客，推动当地经济发展。
图10 旅游景区讲解词推理优化的一般框架(作者自绘)
Fig.10 General framework for reasoning optimization of tourist attraction commentary scripts(drawn by the author)
5 讨论
宁夏旅游景区讲解词的描述逻辑是一个复杂而多维的问题，涉及语言学、知识表示、人工智能和旅游学等多个领域。通过景区讲解词描述逻辑的知识图谱提取和推理过程的优化设计，讲解词在内容创作生产层面从传统的手工离散式随机状态转换到了知识图谱逻辑模式化状态，不仅可以提供更准确的信息、更科学的知识和更个性化的讲解内容服务，还能在旅游景区的文化传承和教育功能中发挥重要作用。随着技术的进一步发展，景区讲解词描述逻辑及其推理过程将更加精细化、动态化和智能化，为游客带来更丰富的旅游体验。本文主要通过文本数据进行研究，宁夏旅游景区讲解词知识图谱还可以整合图像、视频、音频等多模态数据。例如，通过图像识别技术，游客拍摄的“沙湖”照片可以自动关联到知识图谱中的“沙湖”节点，并提供相关的生态保护信息。同时，宁夏旅游景区讲解词的多源数据可能存在不一致性或缺失，如何确保数据的准确性和完整性是一个重要挑战。未来需要建立统一的数据标准和质量评估体系。
利益冲突: 作者声明没有利益冲突。
[⑧] 通讯作者 Corresponding author:马海龙，1640404221@qq.com
收稿日期:2025-02-16; 录用日期:2025-02-23; 发表日期:2025-03-28
基金项目:本项研究得到了宁夏自然科学基金重点项目(资助号2023AAC02051)的资助。
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Extraction of Descriptive Logic and Reasoning Optimization for Commentary Scripts of A-Grade Tourist Attractions in Ningxia
(School of Management, North Minzu University, Yinchuan 750021, China)
Abstract: The commentary script. of tourist attractions serves as a crucial medium for the exchange of tourism knowledge and collaborative reasoning. This paper addresses the issue of declining tourist satisfaction due to the weakening of content information, the fading of knowledge transfer, and the reduction of logical reasoning in the actual tourism information interaction scenarios of tourist attraction commentary scripts. By crawling, retrieving, and compiling the textual data of commentary scripts from 139 national Agrade tourist attractions in the Ningxia Hui Autonomous Region, and utilizing Natural Language Processing ( NLP) technology, structured data comprising entities (such as scenic spots, Fig. s, and events) and relationships ( such as “located in, ” “belongs to, ” “occurred in”) is formed. The w3 software' s machine learning algorithm is employed to train a logical reasoning model, enabling entity recognition, relationship extraction, logical reasoning, and text generation, thereby establishing a knowledge graph library of scenic area commentary scripts at the provincial scale. Relying on the knowledge representation and extraction of the descriptive logic of commentary scripts, a general framework and method for optimizing commentary script. reasoning are proposed to enhance the total content, knowledge richness, and logical quality of scenic area commentary scripts. Through the standardization and intellectualization of the content supply of commentary scripts, the overall high-quality supply capacity of tourist attractions is promoted.
Keywords: Tourist attractions, commentary scripts, descriptive logic, reasoning optimization
DOI: 10.48014/fcss.20250216001
Citation: MA Hailong. Extraction of descriptive logic and reasoning optimization for commentary scripts of A-grade tourist attractions in Ningxia[J]. Frontiers of Chinese Social Sciences, 2025, 2(1): 29-40.