基于激活-池化增強(qiáng)BERT模型的在線課程評論情感分析

摘要： 分析在線課程評論中蘊(yùn)含的情感對理解學(xué)習(xí)者狀態(tài)變化、改進(jìn)課程質(zhì)量具有重要意義。
依據(jù)課程評論的特征,提出一種激活-池化增強(qiáng)的BERT情感分析模型。
構(gòu)建BERT情感分析預(yù)訓(xùn)練模型來編碼評論文本中分句內(nèi)詞語上下文語義和分句間邏輯關(guān)系;設(shè)計激活函數(shù)層和最大-平均池化層解決BERT模型在課程評論情感分析中存在的過擬合問題;通過新增的情感分類層對在線課程評論進(jìn)行情感正負(fù)極性分類。