針對在線教育情感分析的數據擴充研究
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>445 K
標簽： 數據擴充 情感分析 自然語言處理
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文檔介紹：在互聯網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據擴充方法：在對少量關鍵數據進行標注的基礎上，通過聚類分析標注大量數據，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條中文評論數據進行少量標注，然后使用該方法進行數據擴充，最后基于目前多個主流機器學習模型和卷積神經網絡模型進行情感分析訓練。研究結果表明，數據處理經過聚類后取得較好的數據擴充效果，其中采用卷積神經網絡模型進行的情感分析，準確度可以達到96.5%。
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