差評視角下基于細粒度情感分析的在線課程質量因素研究

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基金項目：江西省教育科學規(guī)劃一般課題“基于學習評論及KANO模型的在線課程質量評價研究”（21YB093）

摘  要：確定學習者關于在線課程的差評所涉及的質量因素及質量因素的重要度，對有效引導在線課程的質量迭代及學習者滿意度提升有重要意義。文章運用Python網(wǎng)絡爬蟲技術從中國大學MOOC（慕課）官網(wǎng)上采集了學習者關于《學術英語》《思想道德修養(yǎng)與法律基礎》等17門文科課程的學習評論數(shù)據(jù)，基于百度AI開放平臺的自然語言處理技術對在線評論進行情感極性計算，利用LDA主題模型提取出不同類型課程的差評評論所關注的課程質量因素，并計算出各個課程質量因素的細粒度情感重要度。（剩余6373字）