基于激活-池化增強BERT模型的在線課程評論情感分析

摘要： 分析在線課程評論中蘊含的情感對理解學習者狀態(tài)變化、改進課程質量具有重要意義。
依據課程評論的特征,提出一種激活-池化增強的BERT情感分析模型。
構建BERT情感分析預訓練模型來編碼評論文本中分句內詞語上下文語義和分句間邏輯關系;設計激活函數層和最大-平均池化層解決BERT模型在課程評論情感分析中存在的過擬合問題;通過新增的情感分類層對在線課程評論進行情感正負極性分類。 （共7頁）