【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展和社会对高素质人才的需求增加,MOOC作为“互联网+教育”最重要的应用创新产物之一,在在线教育领域发挥着重要的作用。但在MOOC的发展过程中也存在
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随着互联网技术的飞速发展和社会对高素质人才的需求增加,MOOC作为“互联网+教育”最重要的应用创新产物之一,在在线教育领域发挥着重要的作用。但在MOOC的发展过程中也存在着严重的问题。本文主要针对的问题为:目前MOOC的授课教师与学生比例悬殊,在不依靠大数据分析手段的情况下,教师很难对学生评论中的反馈作出及时的反应。针对上述问题,本文就如何自动分析MOOC功能评论进行了以下研究:首先本文设计了一种基于多任务学习的抽取模型。该模型可以同时抽取评论中的评价对象和评价词,并对评价对象的情感极性进行分类。通过多任务学习的方式该模型规避了流水线式做法造成的误差级联,并利用了各个任务间的联系性来提高各个任务的效果。通过对比实验,该模型在多个标准英文数据集上达到了目前最好的效果。其次由于上文提到的抽取模型是通过有监督的学习训练的,对标注数据的数量和质量要求较高,但实际上MOOC评论的标注数据严重不足。因此本文提出了一种基于网络的迁移算法和一种基于对抗的迁移算法,旨在通过大量商品评论标注数据学习领域通用知识,以提升在数据量不足情况下MOOC评论分析的效果。两种迁移算法的模型均基于上文提出的多任务抽取模型。本文通过对比实验对这两种算法的迁移效果进行了分析,以便在实际应用中选择较好的迁移算法。最后本文将以上算法研究成果应用于移动端教育辅助系统设计。该系统旨在帮助MOOC教师方便快捷地对学生的评论反馈进行分析总结。其具体功能为给定MOOC的评论数据,自动生成客观的综合评价文本。为了对抽取模型得到的对象进行分类,本文提出了一种基于向量相似度的分类方法;本文采用了文本复写的方式来生成综合评价文本。通过以上工作,本文基本解决了MOOC授课教师难以及时了解学生评论中反馈的问题。
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