一种基于多注意力融合的评教文本细粒度建议挖掘方法

摘要

本发明公开了一种基于多注意力融合的评教文本细粒度建议挖掘方法，属于多任务预测领域。本发明将评教文本细粒度建议挖掘定义为从文本中挖掘建议动作词、建议实体词和对应的高层教学评价指标，在挖掘建议词组的过程中，通过设计建议增强组件、词信息增强组件和句法上下文增强组件，有效地克服了序列标注模型易受噪声影响、难整合词组信息和易忽略句法依赖关系的难题；同时借助多任务框架提取建议词组的高层教学评价指标。