基于深度学习的学生教学评价情感分析

摘要：

随着教育信息化建设的深入推进,教学系统中积累了海量的学生教学评价数据,这些数据蕴含了丰富的信息,亟待挖掘利用.为了挖掘学生教学评价中的情感倾向,为提高教学质量提供科学依据,文章提出了一种基于双通道深度记忆网络的深度学习模型,用于学生教学评价的方面级情感分析.在该模型中,设计了双通道策略以充分提取评语中隐含的局部特征和上下文依赖信息,并使用循环注意力机制提取与特定教学方面相关的情感信息以实现细粒度的方面级情感分析.通过在真实的教学评价数据集上进行实验,结果表明,所提出的方法能有效挖掘学生评价中关于不同教学方面的情感倾向,为教师和教学管理者了解并改进教学提供依据.

关键词：学生教学评价、情感分析、深度学习、深度记忆网络、卷积神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：G434(电化教育)

资助基金：2019年重庆市高等教育改革研究重大项目"面向'中国教育现代化2035'的高校教育大数据应用支撑体系研究;实践";2020年重庆市教育综合改革研究课题"数据驱动高校智能化教学变革的实现路径研究"

在线出版日期：2021-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：101-107