【摘 要】
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为了解决在线教育中教师如何实时了解到学生的情绪变化,使得授课效果最大化,提出一种基于课程评价文本的自动文本分析系统。该系统首先将非结构的文本数据转化为深度学习框架可识别的结构化数据,利用卷积神经网络和注意力机制联合构建深度学习网络模型,将结构化数据分别通过全局注意力机制、位置注意力机制与词性注意力机制进行预处理;然后通过卷积神经网络对预处理后的数据特征进行进一步提取与融合;最后对结构化数据集进行训练和预测。利用中国大学MOOC网上《大数据技术原理与应用》的课程评价文本进行预测,结果显示出模型的可行性。同时
【基金项目】
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国家自然科学基金(61901059),湖北省自然科学基金(2019CFB233)。
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为了解决在线教育中教师如何实时了解到学生的情绪变化,使得授课效果最大化,提出一种基于课程评价文本的自动文本分析系统。该系统首先将非结构的文本数据转化为深度学习框架可识别的结构化数据,利用卷积神经网络和注意力机制联合构建深度学习网络模型,将结构化数据分别通过全局注意力机制、位置注意力机制与词性注意力机制进行预处理;然后通过卷积神经网络对预处理后的数据特征进行进一步提取与融合;最后对结构化数据集进行训练和预测。利用中国大学MOOC网上《大数据技术原理与应用》的课程评价文本进行预测,结果显示出模型的可行性。同时
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