基于深度学习的电商用户评论情感极性分析

为对电商平台中的用户评论进行情感极性分析,先对这些电商评论文本进行预处理,再利用经过训练优化了参数的BERT-CNN模型进行分析。结果表明,BERT-CNN模型虽然用时较长,但准确率、召回率和F都优于其他模型,而且BERT-CNN模型训练过程稳定,收敛后损失较小,因此,在情感分析中BERT-CNN模型效果最好。     

基于自注意深度学习的商品评论情感分类

电子商务突飞猛进,网购成为人们消费必不可少的渠道.网络商品评论的情感极性是获取顾客对该种类商品反馈的最直接方式,商家可以通过分析评论获取顾客对所购商品的感受,为后续销售计划变更和产品改进及时作出决策.针对CNN只能提取局部特征、RNN易导致梯度消失与爆炸的问题,提出一个结合RNN变体-GRU与MSCNN的XL-GSAt...     

引入双循环机制深度学习模型的文本情感分析

深度神经网络模型通常使用注意力机制或融合卷积神经网络来提取特征,但由于注意力机制抓取的特征过于单一,存在提取特征不完善的问题。 将循环机制引入卷积神经网络中,构建了具有双循环结构的网络模型(DRCNN),从而改善模型的特征提取能力,将其与双向长短期记忆网络结合,提出一种带有注意力机制、特征提取能力更强的混合模型(BiLSTM-DRCNN)并应用于情感分类任务中。通过情感分类的实验分析表明,BiLSTM-DRCNN 神经网络模型具有比较好的性能,与融合卷积神经网络(CNN)和双循环长短期记忆神经网络(BiLSTM)模型相比,综合评价指标提高2%以上;与BiLSTM-CNN、Fusion Model 模型相比,综合评价指标提高了近1%,且收敛速度更快。     

基于传统机器学习与深度学习的学生评教情感分类对比分析

通过在网站上收集建构154,000条评论的语料库,运用传统机器学习法和深度学习法,对其分类精确值及F测量值进行比对.大量的实证分析表明,基于深度学习架构在教师评价的情感分类任务上优于传统的机器学习分类器,其分类准确率达到98.29％.建议运用机器深度学习的模式,利用卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络构建情感分析模型,...     

基于深度学习的声纹识别方法研究

提出基于深度学习以及改进的深度学习模型的声纹识别方法,通过改变GMM-UBM的阶数进行声纹识别实验,寻找到性价比最高的M值,并分别通过卷积神经网络(CNN)及递归神经网络(ESN)中的回声状态网络进行声纹识别的实验和测试。实验结果表明CNN及ESN能够进行有效的声纹识别,并且具有较高的识别准确率,其中基于ESN的声纹识别经验证能够满足当先声纹识别领域的需求,如果能够解决CNN参数设置难度,CNN则能够广泛投入使用。     

CNN结合BLSTM的短文本情感倾向性分析

情感分析在业界被广泛应用于产品分析、商品推荐等方面,具有很高的商业价值。目前常用的研究方法主要基于机器学习算法和基于词典的方法,该类方法通常需依赖复杂的人工规则和特征工程。针对传统情感分类方法需要人工干预的问题,总结目前已有可用于情感分析的深度学习方法,提出将卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BLSTM）进行组合,并将融合后的特征添加至注意力机制,设计出CBLSTM-Attention模型。实验表明,该模型在中文数据集上准确率达0.965 0,在NLPCC英文数据集上准确率达0.942 2,证明该方法不仅可提高文本情感倾向性分析的准确率,而且可有效解决人工干预问题。     

基于主题流与深度学习的情感分析算法

基于机器学习的情感分类方法已经取得了较大进展,但在大量情感分类方法中,往往都是结合词嵌入和传统的机器学习方法,缺乏对文本主题以及时序关系等因素的有效利用。针对上述问题,提出了一种基于主题流与深度学习的情感分类算法,通过分析文本的主题分布,并引入时序关系,在此基础上利用适合的长短记忆神经网络的深度学习方法进行情感分类。实验证明,基于主题流与深度学习的情感分类算法性能较好。     

数学教学要培养学生的学习情感

实践证明,学生以一种积极的情感状态,全身心地投入到自己感兴趣的活动中,既能得到一种享受,又能促进学习的进步。培养学生积极的学习情感,创造有利于情感体验的条件,是当前课改中必须关注的问题。一、教师要善于创设良好的学习情境,启发学生积极思考,激发学生对学习的需要今年春季,笔者观摩了一年级的一节有关统计图的数学课,深受启发。授课老师以“赏春”为题,将学生带到室外欣赏校园春色。学生来到按颜色整齐摆放的花盆前,老师说:“看到这些花,你们想说一些什么?你们能提出哪些和数学有关的问题呢?”学生说出了自己的想法后,老师又带着学…     

一种语音情感深度迁移识别算法

传统语音情感识别算法模型结构较为简单,需要足够量级的训练数据才能使其具有一定的实用性.然而,在实际应用中可供训练的数据集较少.为解决上述问题,提出了一种语音情感深度迁移识别算法.通过属性分析表构建、特征提取、相关性计算等操作确定源域数据集,并在此基础上训练迁移学习并构建预训练模型,最终构成语音情感分类模型.实验结果表明...     

Mentoring Faculty to Improve Teaching and Student Learning

For teaching to improve, three factors must be in place. First, the college must use a valid and reliable student evaluation instrument in combination with other feedback mechanisms. Second, there must be an accompanying norming report that provides comparative and diagnostic information to departmental chairs and teachers. Raw data from even a valid and reliable instrument may not be informative. Third, the college must have a mentoring process in place. This article discusses briefly each of the three elements to initiate and sustain a successful mentoring program to improve teaching and student learning. Of course, if the school does not reward improved or effective teaching it is not likely to occur.     

基于人工神经网络的研究生课程评价模型

在研究生网上课程评价系统收集的大量数据基础上,构建了一种基于人工神经网络的多指标课程评价模型,并将网上调查的结果以连接权的方式赋予该评价模型进行训练。通过实际评价数据的验证,该模型能够准确地按照实际评价的过程进行工作。     

论学生体育学习的评价

体育教学中,对体育教学的评价只注重对教师的教学效果和学生体育成绩的终结评价,而往往忽视学生体育学习的评价。因此,针对学生体育学习评价内容及学生体育学习评价中存在的问题进行研究,通过研究,提出学生体育学习评价策略。     

利益相关者视角下高校学生评教现状调查研究

教学质量是高等院校的命脉,学生评教是改进教学、提高教学质量的重要手段。选取G高校进行案例研究,从利益相关者角度探讨影响学生评教有效性的因素,发现教师、学生、教学行政管理者三方存在参与率过低、评价真实客观性不足、结果利用不合理等问题,并基于此从利益相关者三方提出针对性改进策略。     

Analysis of Differences in Nonteaching Factors Influencing Student Evaluation of Teaching between Engineering and Business Classrooms

In recent years, there have been increasing calls from the government and other organizations to provide easy public access to student evaluations of teaching. Indeed, the increasing ease of displaying and viewing large quantities of information, and competition among universities and majors for students, makes it likely that an era of greater transparency of this type of information is at hand. While students’ evaluation of teaching (SET) is one quantitative metric that rates the instructor, it may be influenced by factors that are often beyond the instructor's control. In this study, we analyze a longitudinal data set from both engineering and business schools of a large public university, and identify factors that influence SET. We show which factors have the highest influence on overall SET scores, and contrast these between engineering and business colleges. Colleges within the same university may have differences in the factors affecting SET, and recognition of this is important in effectively and fairly evaluating SET scores. We also provide recommendations regarding information that should be displayed along with the SET, particularly when SET scores are made public, so that instructors are not unduly penalized when their evaluations can be influenced by factors over which they have no control.     

探析深度学习表征的一种新方法:社会认知网络特征(SENS)

近年来,深度学习在教育领域越来越受到重视,它被划分为三大维度:认知领域、人际领域和自我领域。已有的基于问卷、测试题和访谈等方式进行的学习效果分析,难以满足人们对于深度学习中的动态、过程和综合的分析需求。作为一种新的研究方法,社会认知网络特征(SENS)结合了社会网络分析(SNA)和认知网络分析(ENA)两种分析方法,能够很好地对深度学习的三个领域进行分析。通过对原有的SENS方法进行改进,提出了适合深度学习SENS方法的一般步骤,并对每个步骤进行详细的介绍;通过以两个典型案例展示如何利用SENS来促进深度学习,并将深度学习和在线协作数据分析相结合;提出了应用SENS的一些经验与建议,以期为今后研究深度学习提供新的思路和方法。     

深度学习的发生机制与多模态数据测评研究

进入数字化知识经济时代,社会发展对教育活动提出了更高要求,旨在培养高阶思维和创新能力的深度学习备受国际社会的高度关注。为此,“深度学习如何发生”和“如何评估深度学习发生程度”,也成为亟待研究的两个关键学术问题。认知心理学、教育神经学和具身认知为理解深度学习提供了理论基础,指引人们从人—物互动视角认识个体的认知变化过程,打开了个体学习的内隐机制“黑箱”,实现内隐机制和外显表征的桥接与理解。基于这一认识与分析,通过信息输入、深度加工和学习生成三个环节,初步构建了深度学习的发生机制模型,并设置相关的学习状态指标。而要实现对深度学习发生程度的精准评价,则应依据深度学习的多模态数据测评框架,综合性采集与分析学习者的生理数据、自我评估数据、在线学习平台数据和课堂参与数据等多模态数据。但是,在采用多模态数据测评深度学习的发生及其程度时,多模态数据仍存在异质性差距、数据建模缺乏精确度、常态化评价开展困难、数据安全和伦理道德难以得到保障等问题,亟需未来开展更为深入的研究与探索。     

基于学习风格的网络课程教学策略研究

现行网络课程已能为学习者提供不受时空限制的学习环境和学习资源,但如何根据学习者的个性特征将其灵活拆分重组却尚未得到有效解决。该文以学习风格为问题突破口,首先介绍了Honey&Mumford的学习风格理论,接着以此为据,提出了网络课程个性化教学策略的设计方案,最后指出了需要进一步研究的关键问题。     

浅析“一村一名大学生计划”的教学督导评估

教学督导评估制度是提高“一村一名大学生计划”教学质量的一条有效途径。教学督导评估活动的出发点应以促进学生发展为根本,既要督教,也要督学。结合农业、农村经济发展需求突出农业技术与管理技能评估特色,结合现代技术手段突出网络教学评估特色,进一步提高“一村一名大学生计划”教学质量。     

英语教学中研究性学习和形成性评价的应用

根据新课标要求,结合自身教学实践,从研究学生学习方式入手,在英语教学中引入研究性学习方式和建立系统的形成性评价,研究如何建立学生主动探究式的学习和系统的学习过程评价,以使学习目的、学习内容、学习方式等一系列发生变化,从而帮助学生掌握和应用现代学习方式,使其能够成为一个具有创造性的独特自我,促进终身发展。