基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习的问题帖分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型.实验结果表明,基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法,且使用的Adam优化器优于SGD优化器,使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量.该方法以提问目的对帖子进行分类,可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.

课程学习论坛中学生交互情况的分析与启示

本文以华南师范大学网络教育学院的某课程学习论坛为研究对象,通过对论坛上的主题帖进行归类与定量、定性分析,以了解学生在课程论坛中的参与情况、所关注的问题和需求;并进一步提出论坛建设和教学的相关建议。