針對在線教育情感分析的數(shù)據(jù)擴充研究
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>445 K
標簽： 數(shù)據(jù)擴充 情感分析 自然語言處理
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文檔介紹：在互聯(lián)網(wǎng)上大量主觀性的評論具有豐富的研究價值，可以通過對評論的分析獲取評論的情感極性。在對大量評論進行情感分析時，存在時間和人力消耗過多等問題，針對該問題，提出了基于聚類分析的文本數(shù)據(jù)擴充方法：在對少量關鍵數(shù)據(jù)進行標注的基礎上，通過聚類分析標注大量數(shù)據(jù)，以減少情感分析在實際應用中的成本。以在線教育平臺的評論為例，對目前多個主流在線教育平臺上爬取的共569 970條中文評論數(shù)據(jù)進行少量標注，然后使用該方法進行數(shù)據(jù)擴充，最后基于目前多個主流機器學習模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行情感分析訓練。研究結果表明，數(shù)據(jù)處理經(jīng)過聚類后取得較好的數(shù)據(jù)擴充效果，其中采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行的情感分析，準確度可以達到96.5%。
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