文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A
DOI： 10.20044/j.csdg.2097-1788.2022.01.015
引用格式： 黃偉強(qiáng)，劉海，梁韜文，等. 針對(duì)在線(xiàn)教育情感分析的數(shù)據(jù)擴(kuò)充研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理，2022，41(1)：93-100.
0 引言
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，在線(xiàn)教育逐漸興起，越來(lái)越多的人在在線(xiàn)教育課程中留下了有價(jià)值的評(píng)論，通過(guò)對(duì)這些評(píng)論進(jìn)行情感分析可以達(dá)到多方面的目的，如分析學(xué)生對(duì)課程的滿(mǎn)意度、調(diào)查老師授課水平、挖掘課程質(zhì)量等。
情感分析(Sentiment Analysis)，又稱(chēng)為情感傾向性分析[1]，目的是找出文本中情感的正負(fù)性，如正面或負(fù)面、積極或消極，并且把這種正負(fù)性數(shù)值化，以百分比或者正負(fù)值的方式表現(xiàn)出來(lái)。情感分析的研究方法大致可以分為兩種：一是基于情感詞典的情感分析[2]，主要通過(guò)建立情感詞典或領(lǐng)域詞典及通過(guò)文本中帶有極性的情感詞進(jìn)行計(jì)算來(lái)獲取文本的極性，由于依賴(lài)于情感詞典，存在覆蓋率不足等缺點(diǎn)；二是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)三種方法，其中與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，半監(jiān)督學(xué)習(xí)通過(guò)少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，既不用對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，也不依賴(lài)先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，有較好的實(shí)用性，從而被許多學(xué)者應(yīng)用在情感分析問(wèn)題上，如陳珂等[3]利用基于分類(lèi)器集成的self-training方法進(jìn)行情感分析研究，使用少量標(biāo)注樣本和大量未標(biāo)注樣本來(lái)進(jìn)行情感分析訓(xùn)練，準(zhǔn)確率達(dá)86%。
數(shù)據(jù)擴(kuò)充[4]是一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)使用的方法，在訓(xùn)練樣本不足的情況下，可使模型訓(xùn)練更好地?cái)M合，通過(guò)與半監(jiān)督的方法相結(jié)合，可達(dá)到標(biāo)注少量數(shù)據(jù)以擴(kuò)充至大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的效果。數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法目前已被用于圖像、交通、醫(yī)療等領(lǐng)域[5-7]，目前主流的數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法有圖像翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)噪聲、標(biāo)簽傳播等[8]。
情感分析目前已被應(yīng)用于如電影評(píng)論、書(shū)籍評(píng)論、微博短評(píng)等多個(gè)領(lǐng)域，但在在線(xiàn)教育課程評(píng)論領(lǐng)域的應(yīng)用還較缺乏，把情感分析應(yīng)用在在線(xiàn)教育課程評(píng)論上存在著各種挑戰(zhàn)，如評(píng)論數(shù)據(jù)的獲取、評(píng)論數(shù)據(jù)的標(biāo)注等。為了解決以上問(wèn)題，本文借鑒半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，提出基于聚類(lèi)分析的文本數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法：對(duì)少量關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，并通過(guò)聚類(lèi)分析獲得大量已標(biāo)注數(shù)據(jù)。在目前主流在線(xiàn)教育平臺(tái)爬取的569 970條課程評(píng)論中選取1 000條關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注并使用本文數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法擴(kuò)充至10萬(wàn)條標(biāo)注數(shù)據(jù)，分別利用SVM[9]、RandomForest[10]、AdaBoost[11]、GradientBoost[12]和CNN模型對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)驗(yàn)表明，與目前主流的LabelSpreading算法相比，本文的數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法均有準(zhǔn)確率上的優(yōu)勢(shì)。
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作者信息：
黃偉強(qiáng)1，劉 海2，梁韜文2，楊海華2
(1.華南師范大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)中心，廣東 廣州510631；2.華南師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東 廣州510631)