情感分析技术在研究生评教文本中的应用

严霞 张琨

摘  要： 教学评价情感特征不明显，复杂句式使用较多，而传统的情感分析方法往往忽略对复杂句式的分析。针对评教文本上述特点，提出一种基于情感词典的情感分析方法，该方法基于评教领域情感词典，融合复杂句式特征，定量计算文本的情感强度。将该方法应用于南京理工大学研究生综合管理信息系统中的评教文本，实验结果表明，所提方法有效地解决了评教文本的情感分类问题，具有较强的实用性。

关键词： 评教; 情感分析; 教学质量; 情感词典

中图分类号：TP391.1          文献标志码：A     文章编号：1006-8228（2019）01-51-04

Abstract： The emotional characteristics of teaching evaluation are not obvious. The more complex sentence patterns in teaching evaluation text are usually ignored by traditional algorithms. According to the characteristics of teaching text， a sentiment analysis algorithm based on sentiment dictionary is put forward to solve the problem. The proposed algorithm fuses complex sentence on the basis of domain-extended dictionary to quantify the emotional intensity. The algorithm is used in the evaluation texts of the postgraduates' comprehensive management information system in Nanjing University of Science and Technology. The final results show that the algorithm effectively solves the problem and has strong practicability.

Key words： teaching evaluation; sentiment analysis; teaching quality; sentiment dictionary

0 引言

学生是接受教育的对象，对教学质量有着直观清晰的感受，评教信息能有效反应课程的质量情况[1]。随着研究生培养规模和培养类型的不断增加，评教数据与日俱增，教师和管理者很难通过人工方式处理海量评论的情感分类问题[2]。因此，从大量评教文本中高效自动提取出有价值的信息成为亟待研究的课题。

本文针对评教文本情感倾向不明显，建议性评论数量大，复杂句式使用多等特点，提出一种基于评教领域情感词典，融合复杂句式特征的情感强度计算方法，并根据建议词表，自动抽取出评教文本中的建议性评价。以南京理工大学信息系统中产生和存储的评教数据作为研究对象，验证其有效性和科学性。

1 国内外研究现状

文本情感分析旨在运用机器学习算法或基于语义词典的分类方法分析海量评论的情感类别[3]。……