基于BiLSTM算法的课程评论情感分类及其成因探究

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。