基于Bert算法的问卷智能统计分析方案

针对开放式调查问卷回答统计分析需要耗费较多人力以及非常规回答被忽略的问题,提出了一种基于Bert算法的问卷智能统计分析方案。面向非结构化的回答数据,首先对自然语言处理Bert预训练模型进行微调,利用微调后的Bert模型将问卷回答进行文本向量化,转化为结构化数据,进而基于这些文本特征向量,采用球形K-means算法进行无监督聚类学习,得到文本分类结果,完成智能统计分析工作。基于浙江大学智云课堂用户使用体验的开放式调查问卷回答进行了应用验证,结果表明所提方案具有良好的统计分析效果,且算法执行效率高。