基于激活-池化增强BERT模型的在线课程评论情感分析

摘要

分析在线课程评论中蕴含的情感对理解学习者状态变化、改进课程质量具有重要意义.依据课程评论的特征,提出一种激活-池化增强的BERT情感分析模型.构建BERT情感分析预训练模型来编码评论文本中分句内词语上下文语义和分句间逻辑关系;设计激活函数层和最大-平均池化层解决BERT模型在课程评论情感分析中存在的过拟合问题;通过新增的情感分类层对在线课程评论进行情感正负极性分类.实验结果表明,激活-池化增强的BERT模型准确率和AUC值与原始BERT模型相比分别提升了约5.5％和5.8％.