BiLSTM-CRF模型在MOOC课程评论中的评价对象与评价词抽取

本文主要探讨了在大规模在线开放课程（MOOC）背景下，如何有效地利用深度学习技术——双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）进行课程评论中的评价对象和评价词抽取。MOOC作为一种教育模式，其用户规模持续扩大，对课程质量的评价成为了学习者筛选和理解课程的重要依据。因此，情感分析中的评价对象和评价词抽取任务变得尤为重要，它涉及到文档级、句子级和方面级情感分析，尤其是方面级情感分析，能够从中提取出评价对象、情感表达等关键信息。 论文的研究目标是设计一种基于BiLSTM-CRF的模型来解决这个序列标注问题。BiLSTM模型能够捕捉评论中评价对象和评价词的上下文信息，理解它们在句子中的语义关系。CRF模型则进一步整合这些局部信息，考虑整个评论序列的全局结构，增强抽取的准确性。通过实验，提出的BiLSTM-CRF模型在MOOC课程评论数据集上取得了显著的效果，达到了82.62%的准确率，84.10%的召回率，以及83.35%的F1值，这证明了该模型在抽取评价对象和评价词方面的高效性和精确性。 该研究对于MOOC平台优化用户体验、提供个性化推荐以及建立情感智能系统具有实际意义。未来可能的研究方向包括提高模型的鲁棒性，处理多语言和多模态评论，以及结合其他机器学习技术如预训练语言模型或迁移学习来提升性能。这篇文章为MOOC评论分析领域提供了新的技术手段，推动了在线教育的情感分析和信息提取技术的发展。