基于文本挖掘技术的学生评语情感分析

作者：桑倩; 王生花

来源：信息与电脑(理论版), 2022, 34(02): 38-41.

• 学生评语
• 文本挖掘
• LSTM
• 情感分析

学生评教是高校教学质量评估的重要组成部分，学生评教中非结构化的学生评语文本数据往往比量化的评价指标数据相对难以挖掘和研究分析，如何科学有效地挖掘分析学生评语已经成为一项重要的研究内容。本文采用词云图可视化积极评语和消极评语，利用文本挖掘技术中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）搭建学生评语情感分析模型，使用训练好的网络模型预测分析学生评语情感倾向。实验结果表明，基于LSTM的网络模型在学生评语情感分析上获得了较高的准确性（可达93.25%），验证了该文本分析方法的有效性。

• 单位
  三江学院