作者：吴林静; 刘清堂; 毛刚; 黄焕; 黄景修慕课课程评论语义特征分类语义挖掘
摘要：文章从大数据的视角,应用语义分析的方法对慕课评论进行了分析和挖掘。针对慕课评论数量大且信息混杂的特点,文章提出了一种面向大数据的慕课评论语义分析模型。在该模型中,慕课评论被分为三种主要的类别：内容相关类、情感相关类和其他类。针对不同类别的差异,文章提出了基于词类的语义特征用于对评论进行表征和分类。以爱课程慕课上的四门课程评论作为实例进行分析发现：（1）以词类作为语义特征进行评论分类,单课程内部分类精度可达到84.36%,跨课程分类精度可达到79.72%以上;（2）针对内容相关类评论,通过词云分析可发现学习者的关注热点;（3）针对情感相关类评论,通过情感分析可评价学习者对课程的情感倾向;（4）针对其他类评论,通过关键词过滤和句式分析,可挖掘出学习者求助信息,完善课程支持服务。
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