基于词典与异构融合网络的MOOC评论情感分析

自MOOC兴起以来,其不仅满足了互联网各行各业对学习的要求,而且也产生了大量学习者参与讨论以及对课程评论的数据,为此,文中提出一种面向MOOC领域的用户评论情感分类模型。针对用户评论,通过对评论文本进行分词,利用词向量和约束集构建了一部领域情感词典,用于提取评论的情感特征等信息;所提模型利用异构网络分层融合特征,首先通过对评论文本特征和情感特征的融合,经过双向GRU网络和注意力机制实现对融合特征的学习,得到第一次的情感特征;其次通过CNN和注意力机制实现对课程相关信息的特征学习,并与第一次的情感特征融合;经过两层特征融合,最终通过添加Maxout的情感分类层,实现对评论文本的情感分类。实验表明,该模型在情感分类任务中分类准确率达到91.41%,相比未融合特征的基线模型提高了3.39%。

资料为PDF文档格式.

本文档关键词:词典,融合,评论,情感,网络