基于特征加权Stacking算法的教学评价情感分类模型研究

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高校学生作为教学活动的参与者,他们对教学活动的评价能够客观地反映学校教学质量的好坏,对高校的发展和改革有重要的反馈作用,但是目前对教学评价进行文本挖掘的研究较少,导致其所蕴含的价值未得到充分的体现。对教学评价进行文本挖掘,我们可以了解学生对教学活动的态度,从而能为高校的教学安排提供建议,促进教学质量的提高,研究教学评价分析模型具有重要的现实意义。本文主要是通过机器学习相关理论和技术,研究关于教学评价的情感分类模型,做了以下方面的研究工作:1.提出基于特征加权法改进的Stacking算法。针对传统Stacking算法中,K折交叉验证法忽略初级分类器的差异,没有反映初级分类器真实预测情况的问题,设计了一种根据初级分类器训练表现来为其预测结果赋予权值的方法。该方法能为元分类器提供更多初级分类器的预测信息,最后的实验也证实了该方法的有效性。2.对教学评价数据集进行预处理并实现基础分类模型。预处理过程包括数据清洗、中文分词、过滤停用词、用Word2vec技术来训练特征向量以及特征提取,然后分别基于SVM,KNN,NB和LSTM实现基础分类模型,先通过实验确定分词所用的工具,然后对比基础模型在测试集上的性能。实验结果表明,在教学评价数据集上,四个基础模型按照分类性能从高到低的顺序为:LSTM>SVM>KNN>NB.3.基于改进的Stacking算法实现情感分类模型。采用改进后的Stacking算法作为集成模型的框架,框架第一层为已实现的四个基础模型,按照算法流程训练基础模型,然后通过实验选择元分类器算法,最后比较改进前后的Stacking算法性能。实验结果表明,元分类器采用SVM算法能较好地提升模型整体性能,并且改进算法确实有效可行。研究结果表明,本文基于特征加权Stacking算法实现的分类模型,适合应用于教学评价情感分类任务并表现出良好的分类性能。
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