【摘要】：在線教育平臺(tái)是新興事物,它使得教學(xué)得以在互聯(lián)網(wǎng)上開展,由于其學(xué)習(xí)的便捷性吸引了眾多的教師與學(xué)生在這種平臺(tái)上開展教學(xué)活動(dòng)。隨著用戶量的日益增多,在線教育平臺(tái)上積累的教育數(shù)據(jù)也越來(lái)越多,學(xué)生上課的數(shù)據(jù)被無(wú)形地?zé)o時(shí)無(wú)刻地記錄下來(lái),這些數(shù)據(jù)成為了教育界的大數(shù)據(jù),研究學(xué)者對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘就可以對(duì)學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)、對(duì)教師的教學(xué)進(jìn)行評(píng)價(jià)等。目前我國(guó)出現(xiàn)了很多在線學(xué)習(xí)的平臺(tái),各大高校的MOOC平臺(tái)建設(shè)也正在如火如荼地進(jìn)行中,但是平臺(tái)上一些課程的教學(xué)質(zhì)量卻并沒有得到應(yīng)有的規(guī)范和完善,對(duì)此很多學(xué)生會(huì)遇到學(xué)習(xí)完課程之后發(fā)現(xiàn)并不適合自己的問題�；诖�,文本對(duì)在線教育平臺(tái)上積累的課程評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析,這些課程評(píng)論為學(xué)生上完課之后的課程評(píng)價(jià),能夠反映出已上該課程的學(xué)生對(duì)該課程的情感態(tài)度,對(duì)這些評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感傾向性研究可以對(duì)教師的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),也可以為后續(xù)想要選擇這門課程的學(xué)生提供決策建議。本研究選用網(wǎng)易云課堂上英語(yǔ)模塊下的課程評(píng)論文本作為實(shí)驗(yàn)的初始數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)通過基于WebDriver的爬蟲程序可以進(jìn)行爬取。在爬取到數(shù)據(jù)之后,本人對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將沒用的數(shù)據(jù)諸如灌水、廣告等文本剔除之后得到實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)集共5000條評(píng)論文本。在獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集之后,本文基于目前主流的情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)兩種文本情感分析方法對(duì)課程評(píng)論文本進(jìn)行情感傾向性分析,其中情感詞典的實(shí)驗(yàn)采用PMI算法進(jìn)行,機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)采用SVM算法進(jìn)行。在PMI算法的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中,文本使用NTUSD情感詞典,基于默認(rèn)的參考詞匯與基于詞頻最高的三組參考詞匯分別進(jìn)行了課程評(píng)論文本的分類實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)后者的文本分類效果更佳。在SVM算法的實(shí)驗(yàn)當(dāng)中,本文使用LibSVM工具進(jìn)行訓(xùn)練集的訓(xùn)練與測(cè)試集的測(cè)試,選用多項(xiàng)式核函數(shù),最終實(shí)驗(yàn)的分類效果明顯好于基于PMI算法中采用默認(rèn)參考詞匯的實(shí)驗(yàn),略遜于采用詞頻最高的三組參考詞匯的實(shí)驗(yàn)。本文在對(duì)以上的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析之后,根據(jù)其各自的優(yōu)缺點(diǎn)提出了改進(jìn)實(shí)驗(yàn)的方案:加入停用詞處理、加入否定詞分析、SVM核函數(shù)調(diào)優(yōu)。本文將基于情感詞典和基于機(jī)器學(xué)習(xí)兩種方法的實(shí)驗(yàn)綜合起來(lái),對(duì)于待分類文本中否定詞分析生效的文本采用基于情感詞典的PMI算法進(jìn)行文本情感分類,對(duì)于剩余的待分類文本采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的SVM算法進(jìn)行文本情感分類,最后將兩者的分類結(jié)果綜合得出最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了采用這種方法對(duì)文本進(jìn)行情感分類后分類的效果都要好于之前的實(shí)驗(yàn)。本文對(duì)在線課程評(píng)論文本的情感傾向性研究目前屬于情感極性二分類范疇,對(duì)于多分類的問題暫未涉及,隨著教育大數(shù)據(jù)的發(fā)展,有關(guān)課程評(píng)論文本情感傾向性研究將會(huì)越來(lái)越多,這將進(jìn)一步豐富文本情感分析理論。
【圖文】：

結(jié)構(gòu)的分析，我們首先需要拿到該網(wǎng)站英語(yǔ)模塊的鏈接，在該頁(yè)面下會(huì)顯示所有的英語(yǔ)課程，通常用戶只需要點(diǎn)進(jìn)去就可以查看該課程的詳情。該網(wǎng)站的英語(yǔ)模塊的頁(yè)面如圖3.3所示。圖3.3 網(wǎng)易云課堂英語(yǔ)模塊頁(yè)面圖我們查看該頁(yè)面的源碼，該頁(yè)面的源碼上擁有各個(gè)課程模塊的鏈接、標(biāo)題、講師等信息，我們通過正則表達(dá)式可以實(shí)現(xiàn)對(duì)鏈接、標(biāo)題、講師等信息的定位。具體的做法是使用 WebDriver 實(shí)例化一個(gè)瀏覽器，瀏覽該英語(yǔ)模塊的頁(yè)面并獲取整個(gè)頁(yè)面源碼，然后使用 HTMLParser 包的正則表達(dá)式對(duì)頁(yè)面進(jìn)行解析，這樣就可以得到每個(gè)課程模塊的鏈接、課程名、講師等信息。我們將獲取到的每個(gè)課程模塊的鏈接放入 URL 庫(kù)中等待評(píng)論文本的抓取。我們?cè)賹?shí)例化一個(gè)瀏覽器瀏覽URL 庫(kù)中的課程模塊鏈接，點(diǎn)擊評(píng)論區(qū)的“查看更多”，，對(duì)該頁(yè)面的源碼進(jìn)行解析獲取課程評(píng)論文本，該網(wǎng)站課程評(píng)論文本示例如圖 3.4 所示。

圖 3.4 課程評(píng)論文本示例圖需要注意的是由于上圖中的課程評(píng)論文本是通過 Ajax 異步加載的，所以碼在點(diǎn)擊評(píng)論區(qū)的“查看更多”之后才會(huì)顯示出來(lái)，如果直接在當(dāng)前頁(yè)析將無(wú)法獲取評(píng)論文本。通過對(duì)網(wǎng)易云課堂英語(yǔ)課程評(píng)論文本的爬取，本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)共 8569 條，課程評(píng)論數(shù)據(jù)樣例如表 3.1 所示。
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：G434

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4 王t熺

本文編號(hào)：2558364