[发明专利]一种融合深度学习的学生文本反馈细粒度分析装置与方法

说明书

本发明公开了一种融合深度学习的学生文本反馈细粒度分析装置与方法，涉及教育领域，所述装置包括：数据获取模块，所述数据获取模块获取文本数据；文本嵌入模块，所述文本嵌入模块连接所述数据获取模块，对所述文本数据进行词嵌入处理，并输出词向量；深度学习模块，所述深度学习模块连接所述文本嵌入模块，利用卷积神经网络捕捉所述词向量的多尺度特征，并将所述多尺度特征传入加权双向金字塔网络进行特征融合，将融合后的特征传入文本范畴分类器和文本极性分类器，分别输出所述文本数据的范畴归类和情感极性。本发明在情感极性分类的基础上加入了范畴归类的分析，从而可以更加充分地利用反馈数据中的信息。

技术领域

本发明涉及教育领域，尤其涉及一种融合深度学习的学生文本反馈细粒度分析装置与方法。

背景技术

在大班化是教育主流模式的背景下，形成鲜明对比的是有限的教师精力与时间。尽力照顾到每一位同学，了解每一位同学的最新学习状况，需要大量的信息反馈与交互，但是教师们心有余而力不足，要做到面面俱到几乎不可能。同时，很多学校都有家校沟通本来加强教育双方的交流，而线上教育平台也提供了课程的讨论板块供学生进行在线的交流。教育双方在线下以及线上的交流为更好地照顾到每一位学生提供了信息支撑，对交流信息进行有效的分析有利于帮助教师更快更全面了解学生的学习需求与状态，对症下药，采取个性化的教学指导措施。

目前，很多针对线下以及线上教育的学生反馈分析仅限于学生评价的极性分析，即学生对于课程的评价结果最终是正面的，负面的还是中立的。极性分析的结果并没有能够充分利用数据中的信息以及数据产生的额外价值。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种融合深度学习的学生文本反馈细粒度分析装置与方法，更加充分地挖掘数据中的信息，帮助教师们更快更全面了解学生的学习需求与状态，既能节省教师们的时间，减轻教学负担，又能辅助教师们为学生提供精细化的学习指导，提高教师们的工作效能以及学生的学习效能。

发明内容

有鉴于现有技术中没有充分利用学生的文本反馈进行分析，低估了学生文本反馈的价值的问题，本发明所要解决的技术问题是如何对学生的文本反馈数据进行充分的分析，从而辅助教师们的教学工作，使其充分了解学生的学习状况并提供针对性的指导。

为实现上述目的，本发明提供了一种融合深度学习的学生文本反馈细粒度分析装置与方法，完成对学生反馈的分析，辅助老师的教学工作，使其充分了解学生的学习状况并提供针对性的指导。

本发明提供的一种融合深度学习的学生文本反馈细粒度分析装置包括：

数据获取模块，所述数据获取模块获取文本数据；

文本嵌入模块，所述文本嵌入模块连接所述数据获取模块，对所述文本数据进行词嵌入处理，并输出词向量；

深度学习模块，所述深度学习模块连接所述文本嵌入模块，利用卷积神经网络捕捉所述词向量的多尺度特征，并将所述多尺度特征传入加权双向金字塔网络进行特征融合，将融合后的特征传入文本范畴分类器和文本极性分类器，分别输出所述文本数据的范畴归类和情感极性。

进一步地，所述文本嵌入模块的所述词嵌入处理是利用连续词袋模型训练得到词向量，同时加入位置信息，对所述文本数据中的每个字符的位置进行编码，最后融合词性标签嵌入，并且与经过所述连续词袋模型训练得到的所述词向量以及位置编码后的向量结合，成为最终的所述词向量。

进一步地，所述连续词袋模型的输入是当前中心词的上下文相关的词对应的词向量，所述连续词袋模型的输出是所述当前中心词的词向量。

进一步地，所述数据获取模块是利用光学字符识别扫描仪识别线下沟通的文本信息并存储为所述文本数据，或者是利用爬虫代码对线上沟通的文本信息进行爬取并存储为所述文本数据。

进一步地，还包括：