豆包AI需人工输入评论数据才能提取国庆旅游负面关键词，具体路径包括：一、人工整理+AI聚类；二、结构化模板反向提示；三、对比验证+人工校准；四、动态权重标注。
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如果您希望借助豆包AI辅助制定国庆旅游避雷指南，但发现其无法直接联网搜索最新旅游评论，则需通过人工输入方式提供原始评论数据，AI方可完成负面关键词提取与归类。以下是实现该目标的多种操作路径：
一、人工整理+AI关键词聚类法
该方法依赖用户预先采集真实游客在主流平台（如小红书、马蜂窝、携程、大众点评）发布的2025年国庆期间最新游记与差评内容，再交由豆包AI进行语义分析与高频负面词归纳。
1、打开小红书APP，搜索关键词“国庆避坑”“十一踩雷”“2025国庆吐槽”，筛选发布时间为2025年10月1日至7日的笔记，截图或复制文字内容。
2、在携程App中进入“目的地详情页→用户点评→按时间排序”，导出近30条带图差评（重点含“排队久”“价格虚高”“服务缩水”等标签）。
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3、将所有文本粘贴至豆包AI对话框，输入指令：“请从以下游客评论中提取出现频次≥3次的负面词汇，按类别归类为‘交通类’‘住宿类’‘消费类’‘安全类’‘服务类’，不添加解释，仅输出词汇列表。”
4、核对AI返回结果，例如：交通类：堵车、打车难、地铁限流、接驳车停运；住宿类：无窗地下室、押金不退、卫生差；消费类：刺客餐厅、阴阳菜单、加工费翻倍；安全类：玻璃栈道断裂、无救援信号、黑摩的；服务类：导游消失、甩团、冷暴力。
二、结构化模板反向提示法
该方法规避AI对非结构化长文本的理解偏差，通过预设字段引导其定向识别关键风险点，提升关键词提取准确率。
1、在豆包AI中输入固定模板：“请严格按以下五类字段，从下方评论中提取对应负面表述。若某类无匹配项，写‘未提及’。【交通】指与移动、通行、等待相关的问题；【住宿】指与房间、床铺、卫浴、押金相关的问题；【消费】指与标价、结账、加收费用、商品质量相关的问题；【安全】指与身体损伤、设施故障、无保障、失联相关的问题；【服务】指与人员响应、承诺履行、态度、流程缺失相关的问题。”
2、紧随其后粘贴10–15条精选差评，每条控制在80字以内，确保涵盖多场景（如“在环球影城排了210分钟，过山车只坐了90秒”“民宿老板收500押金，退房后拉黑微信”）。
3、要求AI以表格形式输出，列标题为五类，单元格内仅填原始短语，不改写。例如：【消费】‘海鲜加工费比食材贵两倍’；【安全】‘玻璃栈道护栏松动未检修’。
三、对比验证+人工校准法
该方法利用豆包AI的多轮推理能力，通过交叉比对不同来源文本，降低单一数据源偏差，强化关键词可信度。
1、分别提交三组独立评论集：A组来自马蜂窝（侧重行程描述）、B组来自抖音评论区（侧重即时情绪表达）、C组来自文旅局12345投诉摘录（侧重事实陈述）。
2、对每组单独运行相同指令：“列出所有明确指向具体问题的四字或六字负面短语，剔除主观感叹词（如‘太坑了’‘气死我了’）。”
3、汇总三组结果，仅保留至少在两组中重复出现的短语，例如：“强制购物”“门票失效”“定位失灵”“拒开发票”“无应急通道”被A、C组共同提及，即纳入最终避雷词库。
四、动态权重标注法
该方法赋予负面关键词严重等级标签，便于后续按风险程度分级预警，避免轻重混淆。
1、向豆包AI提供含后果描述的完整差评，例如：“因景区无广播指引，老人在华山北峰迷路3小时，手机无信号，靠咬破手指写字求助才被发现。”
2、指令设定：“请判断该评论反映的核心问题属于哪一类，并按‘低危（可协商解决）’‘中危（需投诉维权）’‘高危（危及人身安全）’三级标注，仅输出：[类别]｜[等级]。”
3、AI返回示例：[安全]｜[高危]；随后批量处理50条，统计各等级在五大类中的分布密度，生成风险热力图基础数据。
