基于深度學習的在線學習評論情感分析研究

張 娜，喬德聰

(河南城建學院 計算機與數據科學學院，河南 平頂山 467036)

文本情感分析又稱為意見挖掘、傾向性分析等，是對主觀性文本進行挖掘、分析和推理的過程。研究來自在線學習平臺的文本情感分析可以指導個性化教學。在大數據背景下，應用個性化教學的國內外研究項目日趨增多，如表1所示。

這些經典的研究項目可分為以下3類[1]：個性化學習與教學類數據挖掘技術、學習預測與評估類以及學習互動分析。主要分析方法有5類：(1)統計分析方法：用以分析學習者的成績達到課程目標的百分比，學習時長及觀看知識點情況，以及他們之間的關系；李帥[2]分析了東北大學MOOC平臺上的學習行為數據；(2)內容分析法：分析學習者的知識掌握情況，在線互動情況，產生困難的原因；(3)社交網絡分析法：分析學習者之間的互動關系，分析其對于學習者情感和認知的影響；(4)話語分析法，用于分析學習者在線學習平臺上的語言，進而分析學習者的學習特征和情感態度情況；(5)文本分析法：分析目前網絡學習環境中以文本為主的非結構化數據。文本數據挖掘的典型研究如表2所示。這5類方法分別從認知、行為、情感這3個維度，對學習者的具體學習情況進行分析。

表1 社交網絡相關的研究

表2 文本數據挖掘技術相關的研究

文章利用統計分析和文本分析兩種方法，通過分析MOOC平臺課程評論的極性程度，將好評和差評信息及時反饋給授課教師，針對性地幫助教師改善課程內容，提高課程質量；……