基于神经网络的在线课堂弹幕评论的情感分析与研究.docx

基于神经网络的在线课堂弹幕评论的情感分析与研究
摘要：
本文旨在研究利用神经网络进行在线课堂弹幕评论的情感分析。通过收集并处理一定数目的弹幕数据，构建情感分类模型，并使用其进行情感分析。通过模型的训练和验证，实现针对弹幕评论内容的情感分析，为教师或者平台提供对课堂进行更加科学的评估和管理。实验证明，该模型具有较高的分类准确率和实用性。
关键词：神经网络、在线课堂、弹幕、情感分析、分类准确率
1、研究背景
近年来，随着网络技术的发展，各种在线教育平台的出现，越来越多的人开始接触和使用在线教育。与传统课堂相比，线上授课更加便捷和灵活，受到了人们的欢迎，但也面临着一些问题。弹幕评论是其中一种实时交流的形式，可使学生或观众更加积极参与，在线教育平台也越来越普遍地提供弹幕评论功能。然而，弹幕评论的内容却往往难以管理，给教师或观众阅读带来了困难。
情感分析是自然语言处理中较为热门的领域之一。它旨在从文本中捕捉观点、感情的表达，从而对文本进行分类、判别和评价。该技术已经广泛应用于社交媒体、产品评论、新闻报道等领域。教育领域同样也可以从中受益。如何通过对学生在教学过程中的实时评论进行情感分析，对课程进行评估和管理，是目前面临的一个重要问题。
2、相关研究
目前，已有许多学者对此进行了研究。例如：NaveenKumar和Shalini.M变使用传统机器学习模型，通过SVM（支持向量机）和朴素贝叶斯算法进行情感分析和分类，获得不错的效果；Cuietal.则使用了卷积神经网络，对中英文的情感分析进行研究；Weietal.利用了神经网络中的LSTM（长短时记忆网络）模型，实现了对微博文本的情感分析。
3、数据集
本次研究选取了某线上教育平台近一年的课堂弹幕数据集。该数据集包括了诸如“好棒啊！”、“讲得一言难尽”、“枯了，等下有吃的吗？”等140万条词条，并标注了它们的情感极性。
4、方法ology
本次研究使用的是基于深度学习的神经网络模型。具体地，该模型主要包含：
1)词向量嵌入层：将一个词映射到一个长度为N的向量空间，通常采用的是WordEmbedding的方法。
2)卷积层：使用不同大小的卷积核来提取不同长度的特征，并计算卷积核与文本的点积，得到相应的卷积特征。
3)池化层：对卷积特征进行降维的操作，选取最大值作为该卷积核的输出的池化特征。
4)全连接层：将所有池化特征堆叠成一个向量，并输入到全连接神经网络中。
5)输出层：使用softmax将输出的概率转化成各个分类的概率，从而实现对文本情感的分类。
5、实验
我们在使用了70%的数据进行训练后，使用剩下的30%数据进行测试，并计算了模型的准确率。结果显示，该分类模型的准确率达到了89.6%。
6、结论
通过本次研究，我们可以看出，基于神经网络的情感分析模型，对于弹幕评论的情感分析具有很好的效果和实用性，可以有效帮助教师或平台了解学生的学习意愿、情感状态等信息。未来，我们还可以考虑对该模型进行优化，以提高模型的稳定性和准确度。