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基于文本挖掘的高校環(huán)境在線評論研究

     

摘要

如何利用由大量網(wǎng)絡用戶生成的在線評論信息獲取大眾對高校在生活服務、學習體驗的集中情感及其對學校學科特色的認同,是個值得研究的問題.文章以浙江三所高校近五年的在線評論為例,利用Word2Vec和AP聚類對評論進行文本拆分并對其使用ERNIE模型進行情感分類,探索各院校產(chǎn)生消極評論的主要原因,對非消極教學評論進行詞頻分析以發(fā)現(xiàn)學校的熱門專業(yè).該研究方法及結(jié)果有利于相關學校增強對自身網(wǎng)絡評論的了解,幫助外部評價機構(gòu)更多方位地評價一所高校.

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