《表2 微博语言评价示意表》

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《基于深度学习的城市意象认知方法创新与拓展——以重庆主城区为例》

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城市空间与环境能够影响人情感与行为的表达，当研究样本数量较小时，这种关联性并不强，但以海量样本数据作为研究支撑时，则可以建立情感与空间的高关联性。本文利用玻森自然语义深度学习算法对微博语言数据进行识别，可以判断该语言所表达的情感，并以此作为意象评价的依据。根据情感数值e的大小，本文将城市意象的评价划分为3类，当0≤e<0.40时表示负面意象，数值为0.40≤e<0.60时表示中性意象，数值为0.60≤e≤1.00时则表示正面意象（表2）。