基于MOOC课程评论的话题挖掘与情感分析研究

• 作者: 周驿 田娜
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: MOOC 文本挖掘 LDA 情感分析 主题模型
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 19-23
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 6085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.192449

摘要

为了深入挖掘与分析在线课程评论文本,探索学习者参与在线课程学习时关注的话题及其情感态度,为提高在线课程质量提供帮助.首先采用词频分析方法,实现对学习者在线课程评论内容的整体认识;然后利用非监督学习方法潜在狄利克雷分布主题模型对评论文本信息的特征结构、语义内容进行自动挖掘和分析,得到学习者的关注话题;最后对每个话题的课程评论文本进行情感倾向分析,得到学习者的情感倾向分布.实验结果表明,在参与课程学习的过程中,学习者主要关注教师授课、课程内容和学习资源 3个话题.情感分析结果显示,学习者对于该课程普遍表示满意和赞赏,但是对于该课程学习资源表达了较多负面情感.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田娜	江南大学人文学院	19	111	7.0	10.0
2	周驿	江南大学人文学院	3	0	0.0	0.0