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基于LDA-LSTM模型在线课程评论情感分析研究
被引量：
4
1
作者
梁梓煜
朱丽佳
+1 位作者
陈俊
常国将
《现代信息科技》
2023年第16期79-83,88,共6页
终身化学习背景下,MOOC作为普及性在线学习形式已受到学术界的日益关注。同时,MOOC课程质量与学习者满意度问题亟待解决。研究基于理性选择理论与联通主义理论构建LDA-LSTM深度主题情感分析模型,进而挖掘学习者理性因素与情感极性。实...
终身化学习背景下,MOOC作为普及性在线学习形式已受到学术界的日益关注。同时,MOOC课程质量与学习者满意度问题亟待解决。研究基于理性选择理论与联通主义理论构建LDA-LSTM深度主题情感分析模型,进而挖掘学习者理性因素与情感极性。实验结果表明,学习者考虑的因素主要具备全面性与多样性的特点;学习者对教师与学习效果普遍给予肯定评价,较少负面评价则针对教师授课风格、课程资源与平台服务质量。研究据此给出了建议策略。
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关键词
在线课程评论
LDA-LSTM模型
主题挖掘
情感分析
深度学习
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职称材料
题名
基于LDA-LSTM模型在线课程评论情感分析研究
被引量：
4
1
作者
梁梓煜
朱丽佳
陈俊
常国将
机构
贵州师范大学教育学院
贵州师范大学外国语学院
出处
《现代信息科技》
2023年第16期79-83,88,共6页
基金
贵州省高校人文社会科学研究项目(2023GZGXRW146)。
文摘
终身化学习背景下,MOOC作为普及性在线学习形式已受到学术界的日益关注。同时,MOOC课程质量与学习者满意度问题亟待解决。研究基于理性选择理论与联通主义理论构建LDA-LSTM深度主题情感分析模型,进而挖掘学习者理性因素与情感极性。实验结果表明,学习者考虑的因素主要具备全面性与多样性的特点;学习者对教师与学习效果普遍给予肯定评价,较少负面评价则针对教师授课风格、课程资源与平台服务质量。研究据此给出了建议策略。
关键词
在线课程评论
LDA-LSTM模型
主题挖掘
情感分析
深度学习
Keywords
online course comment
LDA-LSTM model
topic mining
sentiment analysis
Deep Learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G434 [文化科学—教育技术学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LDA-LSTM模型在线课程评论情感分析研究
梁梓煜
朱丽佳
陈俊
常国将
《现代信息科技》
2023
4
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