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摘要
为提高高职线上教评情感分析的准确度和效率，提出基于双向门控循环单元（Bi-GRU）网络的教评情感分析法。该方法利用Skip-gram神经网络学习教育领域特定的词嵌入向量，再利用两个相同架构的Bi-GRU网络，从不同角度实现对学生反馈的细粒度分析。实验结果表明，该方法内容分类和情感分类的准确度分别达到97%和95%，显著优于支持向量机（SVM）、长短时记忆网络（LSTM）等其他方法。
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为提高高职线上教评情感分析的准确度和效率，提出基于双向门控循环单元（Bi-GRU）网络的教评情感分析法。该方法利用Skip-gram神经网络学习教育领域特定的词嵌入向量，再利用两个相同架构的Bi-GRU网络，从不同角度实现对学生反馈的细粒度分析。实验结果表明，该方法内容分类和情感分类的准确度分别达到97%和95%，显著优于支持向量机（SVM）、长短时记忆网络（LSTM）等其他方法。
