【摘 要】
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在脱贫攻坚的新时代背景下,我国精准扶贫工作已经取得了一些成就,这也为教育领域的精准扶贫提供了新思路和新方向。高校家庭经济困难学生资助工作,是我国扶贫工作在高等教育领域的进一步拓展和集中体现。因此,准确判断家庭经济困难学生对实现精准认定具有重要意义。当下各高校主要通过学生上交的家庭经济困难学生认定申请表和家庭困难证明材料进行人工评定,但该方式缺乏科学统一的标准,主观性较强,容易引起学生之间的争议。因
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在脱贫攻坚的新时代背景下,我国精准扶贫工作已经取得了一些成就,这也为教育领域的精准扶贫提供了新思路和新方向。高校家庭经济困难学生资助工作,是我国扶贫工作在高等教育领域的进一步拓展和集中体现。因此,准确判断家庭经济困难学生对实现精准认定具有重要意义。当下各高校主要通过学生上交的家庭经济困难学生认定申请表和家庭困难证明材料进行人工评定,但该方式缺乏科学统一的标准,主观性较强,容易引起学生之间的争议。因此,建立一套快速准确、合理高效的家庭经济困难学生智慧认定体系,并依照认定结果为学工部门提供辅助决策,已成为学生资助工作中的重要内容。基于以上背景,本文通过收集文本型数据,致力于从文本分析角度实现家庭经济困难学生的精准认定。主要研究工作如下:（1）收集某高校2017年至2021年的家庭经济困难学生认定申请表,并对其进行数据清洗、去噪等预处理,再结合认定等级标准采用人工方式和关键词方式进行语料集标注,最终得到6616条含有类别标签的“家庭经济困难学生助学金申请概述”文本语料集。（2）针对认定等级分类需求,利用BERT算法实现文本分类,并和基于Word2vec+SVM的分类算法进行对比。结果表明,BERT模型的精确率,召回率和F1-score较Word2vec+SVM分别提升了11.56%,9.31%,10.39%,对本文语料集分类效果较好,验证了本文所选择的BERT算法的有效性。（3）基于Flask框架将BERT深度学习模型融合,实现图形界面的家庭经济困难学生认定等级分类系统。该系统提高了认定工作的效率,进一步推动了智慧精准资助工作的发展。
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