【摘 要】
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如何利用由大量网络用户生成的在线评论信息获取大众对高校在生活服务、学习体验的集中情感及其对学校学科特色的认同,是个值得研究的问题。文章以浙江三所高校近五年的在线评论为例,利用Word2Vec和AP聚类对评论进行文本拆分并对其使用ERNIE模型进行情感分类,探索各院校产生消极评论的主要原因,对非消极教学评论进行词频分析以发现学校的热门专业。该研究方法及结果有利于相关学校增强对自身网络评论的了解,帮助外部评价机构更多方位地评价一所高校。
【机 构】
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杭州电子科技大学中国科教评价研究院,杭州电子科技大学管理学院
【基金项目】
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2019年国家社会科学基金重大项目“基于大数据的科教评价信息云平台构建和智能服务研究”(项目编号:19ZDA348),2020年浙江省软科学研究计划重点项目“创新强省背景下浙江高校科技创新竞争力评价及提升研究”(项目编号:2020C25027)的研究成果之一。
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如何利用由大量网络用户生成的在线评论信息获取大众对高校在生活服务、学习体验的集中情感及其对学校学科特色的认同,是个值得研究的问题。文章以浙江三所高校近五年的在线评论为例,利用Word2Vec和AP聚类对评论进行文本拆分并对其使用ERNIE模型进行情感分类,探索各院校产生消极评论的主要原因,对非消极教学评论进行词频分析以发现学校的热门专业。该研究方法及结果有利于相关学校增强对自身网络评论的了解,帮助外部评价机构更多方位地评价一所高校。
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