简介:短文本情感分类是一种面向主观信息分类的文本分类任务,具有重要的研究价值和广泛的应用前景,如旅游景区口碑评价、舆情跟踪、产品声誉分析等。为了提高短文本情感分类准确率,文章提出了一种基于Stacking融合深度学习模型和传统机器学习模型的短文本情感分类方法。该方法从短文本数据集分别提取TFIDF和Word2Vec特征,并作为传统机器学习模型和深度学习模型的输入,再基于Stacking技术将多个基分类器(包括Logistic,PassiveAggressive,Ridge,SVC,SVR等传统机器学习模型和深度学习文本分类模型TextRCNN)的分类结果进行融合处理,得到短文本情感分类的最终结果。该方法采用LightGBM作为Stacking最后一层的分类器,基于旅游景区网络评论数据集进行了验证。实验结果表明,该方法能够获得比最好基分类方法更好的分类效果,而且对积极、中性和消极三类情感文本的平均分类准确率达到了71.02%。
简介:摘要数学模型思想就是数学教师通过建立模型的方式去展开的一项教学活动行为。模型思想教学不仅可以让学生更好地了解并掌握好数学知识,也能有效地培养和提高他们对数学的学习兴趣。当然,教师要想有效地运用数学模型教学方法,在教学中就要擅于设立问题情境,逐步引导学生去建立模型框架,通过建立模型和体验模型来提高数学能力。因此,本文主要针对小学数学教学当中的模型思想进行阐述和分析,希望可以为广大小学数学教师提供一些有利的参考价值。
简介:人类社会已经进入"数据驱动学校,分析变革教育"的大数据时代,大数据的推广与使用必将变革传统教育的面貌,而学习分析则是助推这场变革中的核心力量。目前,学习分析技术在教育领域的应用正处于起步阶段,许多研究者从不同的角度为学习分析技术在教育领域应用提供新思路,并尝试构建了不同的学习分析模型。由于现有学习分析模型的侧重点不同,且未能呈现出明确的分析目标,为此该文构建目标导向的学习分析系统模型,旨在通过从诊断评估、学习预测、教育研究三种应用目标的确立,为学习分析技术在教育领域中的应用提供新的明确思路。目标导向学习分析模型可以概括为"一个目标、两类约束、三种受众、四个环节"。目标的确定是学习分析得以开展的关键前提;两类约束包含影响学生学习效果的内在约束和外在环境约束;教师、学生、教育管理者是学习分析系统中的主要受益者;数据收集与存储、数据处理与分析、分析结果与呈现以及结果的应用与服务是学习分析的主要流程。