【摘 要】
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反思文本分类是指按照预先设定的反思话语框架或体系对反思内容进行分类的过程。反思文本自动分类技术能够为学生提供即时的反思评估和反馈指导,促进学生积极地改善反思活动,提升反思能力,进而提高自己的学习能力。目前,在反思文本分类的研究中,还没有基于中文的反思文本分类模型,且存在反思文本分类的准确率不高的问题。随着预训练语言模型的在文本分类领域取得的优异成绩,为解决反思文本分类的准确率不高的问题提供了可能。
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反思文本分类是指按照预先设定的反思话语框架或体系对反思内容进行分类的过程。反思文本自动分类技术能够为学生提供即时的反思评估和反馈指导,促进学生积极地改善反思活动,提升反思能力,进而提高自己的学习能力。目前,在反思文本分类的研究中,还没有基于中文的反思文本分类模型,且存在反思文本分类的准确率不高的问题。随着预训练语言模型的在文本分类领域取得的优异成绩,为解决反思文本分类的准确率不高的问题提供了可能。因此,本研究致力于将预训练语言模型应用于反思文本分类,并设计与实现反思文本自动化分类系统,将反思文本分类结果即时地反馈给学生。本文主要工作内容如下:1.定义了基于中文的反思文本类别。通过国内外对于反思文本的研究,给出了中文的反思文本的九个类别和各自定义,如自我批判、困难、经历等类别。2.收集实验数据及标注类别。收集某大学学生在反思活动中写下的反思文本。组建了3人的标注小组,遵循标注数据的规则,完成了15563条反思文本语句的标注工作。3.提出了MacBERT＿RCNN模型。本文结合MacBERT模型和RCNN模型的优势提出了MacBERT＿RCNN模型,用于反思文本的自动化分类,通过实验对比发现MacBERT＿RCNN模型性能较好,该模型结合了MacBERT模型较好的理解上下文语义信息与RCNN模型较好提取文本特征的优点。4.给出了在线更新反思文本分类模型方法。该方法会在人工智能项目的应用过程中持续的收集用户产生的数据,并以新数据集训练模型。通过实验结果对比发现,通过新数据集训练模型能够提升模型的性能。5.完成了基于MacBERT＿RCNN的智能反思文本自动化分类系统的实现与测试。本文将MacBERT＿RCNN模型应用于反思文本分类中,能够很好的预测反思文本的类别,所开发的基于MacBERT＿RCNN的反思文本自动化分类系统能够有效的提升反思文本的分类效率,对反思文本分类的研究具有一定借鉴意义。
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