針對在線教育情感分析的數(shù)據(jù)擴(kuò)充研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>445 K
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)擴(kuò)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(jìn)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(kuò)充方法：在對少量關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注的基礎(chǔ)上,，通過聚類分析標(biāo)注大量數(shù)據(jù),，以減少情感分析在實(shí)際應(yīng)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(jìn)行少量標(biāo)注,，然后使用該方法進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充,，最后基于目前多個主流機(jī)器學(xué)習(xí)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行情感分析訓(xùn)練。研究結(jié)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(kuò)充效果,，其中采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行的情感分析,，準(zhǔn)確度可以達(dá)到96.5%。
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