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基于BERT及双向GRU模型的慕课用户评论情感倾向性分析
被引量:
5
1
作者
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
《计算机与现代化》
2021年第4期20-26,共7页
以实现慕课网用户评论的情感倾向性分析为目的,本文提出一种基于BERT和双向GRU模型的用户评论情感倾向性分类方法。首先使用BERT模型提取课程评论文本的特征表示,其次将获取的词语特征输入BiGRU网络实现用户评论的情感特征的提取,最后用...
以实现慕课网用户评论的情感倾向性分析为目的,本文提出一种基于BERT和双向GRU模型的用户评论情感倾向性分类方法。首先使用BERT模型提取课程评论文本的特征表示,其次将获取的词语特征输入BiGRU网络实现用户评论的情感特征的提取,最后用Softmax逻辑回归的方式进行情感倾向性分类。实验结果表明基于BERT和双向GRU模型的评论情感倾向性分类模型的F1值达到92.5%,提高了用户情感倾向性分析的准确率,从而验证了方法的有效性。
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关键词
课程评论
文本情感分析
中文文本分类
BERT-BiGRU
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职称材料
融合BERT与LDA的在线课程评论关键词提取方法
被引量:
1
2
作者
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
《现代电子技术》
2022年第6期99-104,共6页
为了高效提取高度集中、覆盖范围广和差异性明显的慕课网用户评论关键词,文中提出一种融合BERT和LDA⁃TextRank的关键词提取方法。实现关键词提取的第一步是获取候选关键词,在获得候选关键词之前需对爬取的课程评语进行预处理,再通过BER...
为了高效提取高度集中、覆盖范围广和差异性明显的慕课网用户评论关键词,文中提出一种融合BERT和LDA⁃TextRank的关键词提取方法。实现关键词提取的第一步是获取候选关键词,在获得候选关键词之前需对爬取的课程评语进行预处理,再通过BERT模型训练得到慕课网在线评语的词向量;然后利用LDA主题模型得到候选关键词的主题分布;最后结合TextRank算法计算各主题的关系词及生成评论文本的词主题挖掘。基于此,文中利用BERT文本表示方法,能够更好地联系不同词语之间的相关性;在传统的LDA主题抽取模型的基础上结合TextRank方法,并在节点运算中通过迭代算法计算各词的得分,将权值的转移概率作为词语之间的相似度,使得关键词提取性能得到了提升。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的困惑程度值明显降低,证实了该方法的有效性。
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关键词
在线课程评论
关键词提取
语义分析
文本挖掘
相似度计算
结果分析
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职称材料
计算机科学与技术专业毕业生就业情况调查研究
被引量:
2
3
作者
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
《电脑知识与技术》
2020年第12期148-150,共3页
近年来,随着中国综合大学和师范类大学的增加,应届大学生的数量也在日渐增多,大学生就业困难的问题日益明显,如何做好大学生的职业指导已成为普通高校必须执行的重要任务.现对新疆师范大学计算机科学技术专业2000-2019年的毕业生的本科...
近年来,随着中国综合大学和师范类大学的增加,应届大学生的数量也在日渐增多,大学生就业困难的问题日益明显,如何做好大学生的职业指导已成为普通高校必须执行的重要任务.现对新疆师范大学计算机科学技术专业2000-2019年的毕业生的本科毕业生情况进行分析研究,期望能对今后的计算机科学技术方向的学生就业具有一定的指导作用.
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关键词
计算机科学与技术
就业现状
就业流向
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职称材料
题名
基于BERT及双向GRU模型的慕课用户评论情感倾向性分析
被引量:
5
1
作者
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
机构
新疆师范大学计算机科学技术学院
出处
《计算机与现代化》
2021年第4期20-26,共7页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2017D01A58)。
文摘
以实现慕课网用户评论的情感倾向性分析为目的,本文提出一种基于BERT和双向GRU模型的用户评论情感倾向性分类方法。首先使用BERT模型提取课程评论文本的特征表示,其次将获取的词语特征输入BiGRU网络实现用户评论的情感特征的提取,最后用Softmax逻辑回归的方式进行情感倾向性分类。实验结果表明基于BERT和双向GRU模型的评论情感倾向性分类模型的F1值达到92.5%,提高了用户情感倾向性分析的准确率,从而验证了方法的有效性。
关键词
课程评论
文本情感分析
中文文本分类
BERT-BiGRU
Keywords
course reviews
text sentiment analysis
Chinese text classification
BERT-BiGRU
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合BERT与LDA的在线课程评论关键词提取方法
被引量:
1
2
作者
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
机构
新疆师范大学计算机科学技术学院
新疆师范大学计算机科学技术学院国家语言资源监测与研究少数民族语言中心
出处
《现代电子技术》
2022年第6期99-104,共6页
基金
新疆维吾尔自治区创新环境(人才、基地)建设专项-自然科学计划(少数民族科技人才特殊培养)项目(2022D03004)
国家自然科学基金项目(61662081)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区社会科学基金(2016CYY067)
国家社会科学基金项目(14AZD11)。
文摘
为了高效提取高度集中、覆盖范围广和差异性明显的慕课网用户评论关键词,文中提出一种融合BERT和LDA⁃TextRank的关键词提取方法。实现关键词提取的第一步是获取候选关键词,在获得候选关键词之前需对爬取的课程评语进行预处理,再通过BERT模型训练得到慕课网在线评语的词向量;然后利用LDA主题模型得到候选关键词的主题分布;最后结合TextRank算法计算各主题的关系词及生成评论文本的词主题挖掘。基于此,文中利用BERT文本表示方法,能够更好地联系不同词语之间的相关性;在传统的LDA主题抽取模型的基础上结合TextRank方法,并在节点运算中通过迭代算法计算各词的得分,将权值的转移概率作为词语之间的相似度,使得关键词提取性能得到了提升。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的困惑程度值明显降低,证实了该方法的有效性。
关键词
在线课程评论
关键词提取
语义分析
文本挖掘
相似度计算
结果分析
Keywords
online course review
keyword extraction
semantic analysis
text mining
similarity calculation
result analysis
分类号
TN915-34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
计算机科学与技术专业毕业生就业情况调查研究
被引量:
2
3
作者
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
机构
新疆师范大学计算机科学与技术学院
出处
《电脑知识与技术》
2020年第12期148-150,共3页
文摘
近年来,随着中国综合大学和师范类大学的增加,应届大学生的数量也在日渐增多,大学生就业困难的问题日益明显,如何做好大学生的职业指导已成为普通高校必须执行的重要任务.现对新疆师范大学计算机科学技术专业2000-2019年的毕业生的本科毕业生情况进行分析研究,期望能对今后的计算机科学技术方向的学生就业具有一定的指导作用.
关键词
计算机科学与技术
就业现状
就业流向
Keywords
computer science and technology
employment status
employment flow
分类号
G642 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT及双向GRU模型的慕课用户评论情感倾向性分析
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
《计算机与现代化》
2021
5
下载PDF
职称材料
2
融合BERT与LDA的在线课程评论关键词提取方法
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
《现代电子技术》
2022
1
下载PDF
职称材料
3
计算机科学与技术专业毕业生就业情况调查研究
尼格拉木·买斯木江
艾孜尔古丽·玉素甫
《电脑知识与技术》
2020
2
下载PDF
职称材料
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