【摘 要】
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传统的主题模型更适用于内容丰富的文本,而短文本上下文信息不足,因此从短文本中提取主题成为理解流媒体信息的一项重要且具挑战性的任务。本文提出了一种针对教学领域的基于非负矩阵分解的短文本主题模型,并且利用该模型和统计分析相结合的方法对线上课程的评价数据进行主题情感分析,发现了课程中存在的不足、学习者的困惑和兴趣点,以便课程建设者对课程进行改进和完善,提升教学质量。
【机 构】
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山西医科大学汾阳学院,北方自动控制技术研究所
【基金项目】
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山西医科大学汾阳学院人才引进启动基金(No.2018D06),山西省教育科学“十三五”规划课题(No.GH-19214)。
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传统的主题模型更适用于内容丰富的文本,而短文本上下文信息不足,因此从短文本中提取主题成为理解流媒体信息的一项重要且具挑战性的任务。本文提出了一种针对教学领域的基于非负矩阵分解的短文本主题模型,并且利用该模型和统计分析相结合的方法对线上课程的评价数据进行主题情感分析,发现了课程中存在的不足、学习者的困惑和兴趣点,以便课程建设者对课程进行改进和完善,提升教学质量。
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