学生评教留言情感倾向性挖掘与预测方法

学生评教留言的倾向性分析是一篇针对海量教育评价信息的研究论文，随着教学评价体系的日益完善，学生的评教留言已成为反映教学质量、教学方法的重要数据源。文章探讨了如何有效地挖掘和分析这些评教信息，以评估和改进教育质量。 首先，作者关注到的是特征选择在数据分析中的关键作用。他们采用了频率、信息增益、条件概率比和期望值差异这四种统计和信息理论的方法，这些方法旨在确定哪些评论特性最能揭示出留言的情感倾向。频率可以反映词语出现的普遍程度，信息增益则衡量了特征对分类的贡献，条件概率比衡量了特征与类别之间的关联强度，期望值差异则体现了特征对预测结果的影响。 在文本处理方面，研究者利用ICTCLAS分词软件将中文评论划分为可分析的词汇单元，这是中文文本分析的基础步骤。接着，使用MATLAB进行矩阵奇异值分解（SVD）和降维，这有助于减少数据维度，提高分析效率，同时保留关键信息。 核心技术手段是支持向量机（SVM），这是一种强大的监督学习算法，用于训练模型并进行情感倾向的预测。通过SVM，作者能够构建一个准确的情感分类模型，预测学生的评教情感，如正面、负面或中立，这对于教师和管理者来说具有实际应用价值。 文章的创新之处在于它不仅关注中文文本倾向性分析的挑战，而且在已有研究基础上进行了拓展和优化。相比于英文文本，中文文本的倾向性分析更具复杂性，因为语言的多义性和表达多样性。通过对比和实验，研究者证明了信息增益与SVM结合的方法在中文评教留言倾向性分析中表现出良好的性能。 总结而言，本文提出了一套完整的流程，包括特征选择、文本预处理和机器学习模型构建，成功地实现了对学生评教留言情感倾向的高效分析。这项工作对于提升教育机构的教学质量和管理决策提供了有力的数据支持，同时也为中文文本倾向性分析领域的研究提供了有价值的参考案例。