基于线上教学群聊文本的问句抽取模型

• 作者: 李沛哲 张征 王燕舞 陈虹 秦肖臻
• 来源期刊: 中国教育信息化（高教职教）
• 学科: 教育
• 关键词: 群聊文本 自然语言处理 卷积神经网络 人工智能教育应用
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与教育融合发展研究
• 页码范围: 70-77
• 页数: 8页
• 分类号: F407.67|G434
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8454.2022.01.009

摘要

教学过程中产生的群聊文本往往包含着学生对于课程的思考.通过提取分析群聊文本中学生的提问,能够了解学生的学习情况,也能结合具体内容对学生进行指导.该研究旨在通过构建问句抽取模型,对群聊文本中与课程相关的提问进行提取.实验首先针对教学过程中产生的群聊文本进行收集,并结合课程相关教材进行数据清洗工作;然后针对类别分布不均匀问题,在Text-CNN模型的基础上提出了两种优化方式:引入注意力机制和使用平衡交叉熵损失函数.实验结果表明,优化后的模型能够达到91.95％的正确率,比原有模型增加了1.04％,而问句的F1-score表现为0.72,在原有模型的基础上提高了0.06.该模型能够运用到实际教学中,将群聊文本中与教学相关的学生提问抽取出来,再与线下教学相结合,提高教师的分析效率,进一步改善教学效果.