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基于BiLSTM算法的课程评论情感分类及其成因探究
1
作者
徐锐
杨帆
《湖北第二师范学院学报》
2024年第8期34-42,共9页
设计了一种基于BiLSTM算法的中文评论情感分类模型,针对在线教育平台的学生评论进行情感分析,分为“Positive”“Negative”和“Neutral”三类。利用网易云课程平台的评论数据,结合Bert预训练模型进行词向量训练。结合SVM分类原理与重...
设计了一种基于BiLSTM算法的中文评论情感分类模型,针对在线教育平台的学生评论进行情感分析,分为“Positive”“Negative”和“Neutral”三类。利用网易云课程平台的评论数据,结合Bert预训练模型进行词向量训练。结合SVM分类原理与重采样技术进行模型优化,实验结果显示优化后的模型在精确率、准确率、召回率和F1值上表现优异。通过层次聚类与语义网络分析,可视化展示评论的情感成因,为课程改进提供科学依据。
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关键词
BiLSTM算法
中文课程评论
情感分析
层次聚类
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职称材料
题名
基于BiLSTM算法的课程评论情感分类及其成因探究
1
作者
徐锐
杨帆
机构
湖北师范大学计算机与信息工程学院
湖北第二师范学院计算机学院
出处
《湖北第二师范学院学报》
2024年第8期34-42,共9页
基金
2019年度湖北第二师范学院校级教研项目(X2019011)。
文摘
设计了一种基于BiLSTM算法的中文评论情感分类模型,针对在线教育平台的学生评论进行情感分析,分为“Positive”“Negative”和“Neutral”三类。利用网易云课程平台的评论数据,结合Bert预训练模型进行词向量训练。结合SVM分类原理与重采样技术进行模型优化,实验结果显示优化后的模型在精确率、准确率、召回率和F1值上表现优异。通过层次聚类与语义网络分析,可视化展示评论的情感成因,为课程改进提供科学依据。
关键词
BiLSTM算法
中文课程评论
情感分析
层次聚类
Keywords
BiLSTM algorithm
Chinese course review
sentiment analysis
hierarchical clustering
分类号
Z35 [文化科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BiLSTM算法的课程评论情感分类及其成因探究
徐锐
杨帆
《湖北第二师范学院学报》
2024
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