摘要：游客感知对于了解人民需求、提升城市建设质量有着重要意义。以公园网络文本为数据训练NLP定制模型,更适用于风景园林领域的需求,使公园治理与设计更加智能与高效。基于深度学习平台,训练三个多标签文本分类、情感倾向分析、评论观点提取三个模型处理公园网络文本,从“时间—评价对象—评价对象下的感知要素”多层次分析公园游客情感倾向特征,挖掘重点感知要素。研究表明:(1)鹅岭公园游客感知整体积极性较高,6类评价对象中园外景观受关注度最高,自然景观与游客积极情绪成正比,设施配套消极情绪最高,停车位是亟需解决的问题。(2)在60个高频感知要素中,7个要素与游客积极情绪概率成显著正比,其中5个正相关,2个负相关。(3)采取“文本分类—高频词提取—情感分析”的分析顺序,可以挖掘词频低但有重要影响的感知要素。(4)NLP定制模型提供的属性级情感分析可以减少情感分析误差,使研究更准确。研究鹅岭公园游客情感与公园重点感知要素,为鹅岭公园的建设提升提出优化建议,为自然语言处理在风景园林中的应用提供了参考。