【摘 要】
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针对学生网上评教文本由于非结构化的特点难以进行常规的数据统计分析从而导致利用率低的问题,提出了一套完整的基于情感分析技术的学生评教文本分析方法。首先,利用情感极性分类技术将学生的评语分成积极和消极两类;然后,利用基于词性的观点抽取技术得到每条评论的核心观点,并通过独热编码结合杰卡德距离和基于同义词词林的词语相似度算法进行文本向量化与距离计算;接着,用聚类算法将表达相同观点的文本归类,同时计算每一类
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院,南京航空航天大学教务处
【基金项目】
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江苏省高等学校“大学生创新创业训练计划”项目(2019CX00924),南京航空航天大学“实验技术研究与开发”项目(2018020500050673)
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针对学生网上评教文本由于非结构化的特点难以进行常规的数据统计分析从而导致利用率低的问题,提出了一套完整的基于情感分析技术的学生评教文本分析方法。首先,利用情感极性分类技术将学生的评语分成积极和消极两类;然后,利用基于词性的观点抽取技术得到每条评论的核心观点,并通过独热编码结合杰卡德距离和基于同义词词林的词语相似度算法进行文本向量化与距离计算;接着,用聚类算法将表达相同观点的文本归类,同时计算每一类包含的评论数;最后,以云图的形式将统计分析结果可视化输出,把学生的反馈直观简洁地呈现出来。以南京航空航天
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