【摘 要】
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当前利用短文本情感信息进行在线学习成绩预测的研究存在以下问题:1)当前情感分类模型无法有效适应在线学习社区的短文本特征,分类效果较差;2)利用短文本情感信息定量预测在
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目(17BTQ061)资助
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当前利用短文本情感信息进行在线学习成绩预测的研究存在以下问题:1)当前情感分类模型无法有效适应在线学习社区的短文本特征,分类效果较差;2)利用短文本情感信息定量预测在线学习成绩的研究在准确性上还有较大的提升空间.针对以上问题,本文提出了一种短文本情感增强的成绩预测方法.首先,从单词和句子层面建模短文本语义,并提出基于学习者特征的注意力机制以识别不同学习者的语言表达特点,得到情感概率分布向量;其次,将情感信息与统计、学习行为信息相融合,并基于长短时记忆网络建模学习者的学习状态;最后,基于学习状态预测学习者成
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