基于人工智能大模型的文旅场所智能评价方法与流程

本发明涉及场所评价，更具体地说，本发明涉及基于人工智能大模型的文旅场所智能评价方法。

背景技术：

1、随着文旅场所数字化管理的发展，景区、主题场馆、展览空间等文旅区域逐渐引入客流监测、服务资源管理以及游客反馈采集等信息化手段，以实现对场所运行状态的实时感知与服务能力优化，现有文旅场所评价方式通常依据客流数量、设施运行状态或游客评价信息中的单一维度进行分析，通过统计历史运行数据或采集游客反馈结果对服务质量进行判断。

2、现有技术存在以下不足：

3、目前，在实际文旅服务过程中，区域客流变化、服务资源配置状态以及游客即时体验反馈之间存在动态关联关系，缺乏对多维运行信息进行融合分析并识别服务承载变化与游客体验影响关系的有效手段，导致文旅场所服务状态评价难以及时反映实际运行情况，评价结果准确性和动态预警能力不足，因此，提出基于人工智能大模型的文旅场所智能评价方法。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于人工智能大模型的文旅场所智能评价方法，通过运用客流状态感知、服务承载能力分析以及游客语义体验融合评价技术，结合人工智能大模型对多源文旅运行数据进行关联解析，构建服务状态动态评价与分级预警机制以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，基于人工智能大模型的文旅场所智能评价方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取待评价区域的区域瞬时客流密度及排队队列空间离散度，通过区域瞬时客流密度以及排队队列空间离散度分析客流聚集扰动量；

4、步骤s2：调取与客流聚集扰动量对应的服务设施可用状态及服务人员配置匹配率，结合客流聚集扰动量评估待评价区域的服务承载状态，根据服务承载状态识别待评价区域是否偏离常态服务能力并设置服务承载偏离等级；

5、步骤s3：访问服务承载偏离等级对应的游客即时交互文本，解析游客即时交互文本的服务指向与体验表述生成游客感知语义特征，利用游客感知语义特征与服务承载偏离等级计算体验影响一致度；

6、步骤s4：基于体验影响一致度对待评价区域执行动态评价分级，生成对应服务项目的动态评价预警提示。

7、在一个优选的实施方式中，在步骤s1中，运营评价平台读取每个采样时刻的区域内人数，并访问场所配置库读取待评价区域的有效面积；将区域内人数除以有效面积，获得各采样时刻的密度值；选取采集时间结束时对应的密度值作为区域瞬时客流密度；

8、先对各位置坐标的横向坐标和纵向坐标分别求平均，得到队列中心位置；再计算每名排队人员的位置坐标与队列中心位置之间的平方距离；将全部平方距离取均值，获得排队队列空间离散度。

9、在一个优选的实施方式中，在步骤s1中，访问历史评价库，筛选同一待评价区域在相同开放时段且未形成服务影响事件的历史记录，分别统计区域瞬时客流密度和排队队列空间离散度的上限值与下限值，形成密度基准范围和离散基准范围；

10、通过区域瞬时客流密度在密度基准范围内的区间缩放值以及排队队列空间离散度在离散基准范围内的区间缩放值得到客流聚集扰动量。

11、在一个优选的实施方式中，在步骤s2中，按照待评价区域的区域标识从设施映射表中读取服务设施标识，在与步骤s1相同的采集时间内，将正常、受限和不可用的服务设施可用状态分别转换为一、二分之一和零，计算全部服务设施转换结果的均值，获得设施可用度；

12、将实际在岗人数除以岗位需求人数，获得服务人员配置匹配率；当服务人员配置匹配率大于一时，将服务人员配置匹配率取为一。

13、在一个优选的实施方式中，在步骤s2中，当设施可用度和服务人员配置匹配率的均值大于零时，采用下式计算服务承载数值：

14、；

15、其中，为服务承载数值，为客流聚集扰动量，为设施可用度，为服务人员配置匹配率；

16、当设施可用度和服务人员配置匹配率的均值等于零时，跳过服务承载数值的除法计算，将服务承载状态确定为偏离常态服务能力，并生成最高服务承载偏离等级；

17、将承载比与承载界限值进行比较：

18、当承载比达到或超过承载界限值时，将服务承载状态确定为偏离常态服务能力；按照承载比在已确认服务影响事件中的区间位置，生成对应的服务承载偏离等级；

19、反之，当承载比低于承载界限值时，将服务承载状态确定为未偏离常态服务能力，并生成最低服务承载偏离等级。

20、在一个优选的实施方式中，在步骤s3中，游客即时交互文本为游客在游览过程中通过咨询、投诉、在线问答或者即时反馈提交的非结构化文本内容；

21、将每条游客即时交互文本按句划分，对包含服务词表条目的句子标记为候选句；对候选句中的体验词表条目按影响程度赋予第一预设值、第二预设值或第三预设值；以同一服务对象为单位，将候选句的影响程度取和，再除以该服务对象对应的全部候选句数量与第三预设值的乘积，获得游客感知语义特征；

22、当采集时间内不存在与待评价区域匹配的游客即时交互文本时，将游客感知语义特征取为零。

23、在一个优选的实施方式中，在步骤s3中，从历史评价库中提取经过人工复核的游客即时交互文本，统计游客感知语义特征的上限和下限形成语义基准范围，并将游客感知语义特征映射至零至一的区间，获得映射后的游客感知语义特征；将服务承载偏离等级除以服务承载偏离等级的等级总数，获得等级值；

24、通过等级值与映射后的游客感知语义特征得到体验影响一致度。

25、在一个优选的实施方式中，在步骤s4中，从历史评价库中提取已闭环的服务影响事件，并按照影响范围和处置记录将服务影响事件划分为一般影响事件和显著影响事件；

26、分别计算两类服务影响事件的体验影响一致度并排序，将一般影响事件体验影响一致度的中位值确定为第一预警分级阈值，将显著影响事件体验影响一致度的中位值确定为第二预警分级阈值，第二预警分级阈值高于第一预警分级阈值。

27、在一个优选的实施方式中，在步骤s4中，将体验影响一致度与第一预警分级阈值和第二预警分级阈值依次比较：

28、当体验影响一致度达到或超过第二预警分级阈值时，生成高等级动态评价分级，并生成包含待评价区域、服务项目标识、动态评价分级、体验影响一致度和预警生成时刻的高等级动态评价预警提示；

29、当体验影响一致度低于第二预警分级阈值且达到或超过第一预警分级阈值时，生成中等级动态评价分级，并生成对应的中等级动态评价预警提示；

30、当体验影响一致度低于第一预警分级阈值时，生成低等级动态评价分级，并生成对应的低等级动态评价预警提示。

31、本发明的技术效果和优点：

32、本发明通过采集待评价区域的区域瞬时客流密度及排队队列空间离散度，分析客流聚集扰动量，结合服务设施可用状态及服务人员配置匹配率评估服务承载状态，识别服务承载偏离等级，利用游客即时交互文本生成游客感知语义特征，并结合服务承载偏离等级计算体验影响一致度，实现文旅场所服务状态的动态评价与预警，提高了文旅场所服务评价的实时性和准确性，实现了对客流变化与游客体验影响的协同感知和动态分级管理。