语言智能场景下在线课程学习行为情感语义分析与效果评价

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摘要：利用语言智能技术解决在线课程学生学习行为情感语义分析存在的数据量大、分析耗费时间多、处理繁杂等问题，有助于实时掌握学习效果、改善教学方式。基于此，文章提出一种基于语言智能场景的学习行为情感语义分析ESAM-LI方法，该方法在梳理学习行为情感语义类型的基础上，首先获取在线课程学习行为文本信息并以基于Albert的微调模型方式进行模型训练；然后结合文本语言处理的BiLSTM模型和条件随机场CRF模型构建学习行为情感语义分析专业领域模型，同时构建情感信息标注标准并识别课程及教学知识点相关实体，获取学习行为情感语义极性类型；最后结合课程实体和教学知识点实体情感语义类型建立教学效果满意度评价模型并开展实证研究。（剩余13243字）

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