【摘 要】
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为响应国家和社会对提高教育质量的号召,教师需要不断更新教学技能,改进教学方式。但由于教师的增多、在线课程的涌现,课堂中仍存在诸如:教学互动性差、教学质量难以评估、监管滞后等各种问题。产生上述问题,其中很大一部分是由课堂言语表达方式造成的,而课堂言语分类领域目前鲜有学者研究,缺乏权威结构化数据集以及针对性模型。教师在课堂中的言语,不仅是向学生传授知识最有效的手段,同时也影响着学生的精神和心理状态,对
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为响应国家和社会对提高教育质量的号召,教师需要不断更新教学技能,改进教学方式。但由于教师的增多、在线课程的涌现,课堂中仍存在诸如:教学互动性差、教学质量难以评估、监管滞后等各种问题。产生上述问题,其中很大一部分是由课堂言语表达方式造成的,而课堂言语分类领域目前鲜有学者研究,缺乏权威结构化数据集以及针对性模型。教师在课堂中的言语,不仅是向学生传授知识最有效的手段,同时也影响着学生的精神和心理状态,对教学效果起着至关重要的作用。因此,为解决上述问题,本文通过自然语言处理技术,将教师言语进行准确分类,分为正常授课、表扬、鼓励、批评、违禁5个类别。主要工作如下:（1）为得到真实可靠的数据集,深入实际应用场景,本文收集校园原始教学视频共600节课（450小时）,并经过数据清洗、人工标注等,整理出共96007条结构化语句,弥补了课堂言语类别数据集的空白,为后续学者提供了研究基础。（2）为了解决数据量过少和不均衡问题,本文提出一种简单有效的增强方法:切分组合策略,并结合NLP数据增强技术,得到多样化的训练数据共计18万条,从而有效提高模型的泛化能力。（3）教育场景下人名频繁出现,影响分类结果。本文使用Bi LSTM构建人名识别模型,精准识别人名后引入掩码策略。人名掩码处理有效地提升了模型的F1值。（4）由于缺乏针对性模型,本文使用Bert+Bi GRU构建模型。基于Bert完成对句向量的特征表示,使用Bi GRU对句向量进行时序编码,最后经过Linear层和Softmax激活函数完成分类,分类准确率达94.6%。
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