基于图卷积神经网络的高校评教文本垃圾识别模型

• 作者: 熊晗
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图卷积神经网络 评教系统 垃圾文本识别
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 器件与设计|PARTS & DESIGN
• 页码范围: 140-143
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2021.12.039

摘要

目前,高校的学生评教与专家评教,是考核、评价教师的重要依据之一.虽然大多数高校有自己的评教系统,但鲜有高校能将评教的数据合理有效地利用,甚至有些评教内容以偏概全、不切实际,质量难以量化教师的真实情况.本文旨在利用图卷积神经网络模型,充分考虑评教学生对教师评价的图形拓扑关系,深度挖掘评价者与被评价者的特征信息,从而进行准确的垃圾评价识别,帮助评教系统智能化地区分无用的评价信息,从而提升评教智能化.