融合多语言知识的慕课评论隐式方面情感分析

来源：计算机工程与应用杂志2025年第5期北京时间：

作者：陈怀博, 张会兵, 首照宇, 潘芳

单位：1.桂林电子科技大学 广西可信软件重点实验室，广西 桂林 541004；2.广西师范大学 职业技术师范学院，广西 桂林 541004

摘要：慕课完成率不高的问题严重制约着其高质量发展，慕课评论中隐喻、客观事实描述、讽刺、反问等表达中蕴含的隐式情感更为真实地表达了用户的学习体验，对信息进行分析、利用，从而挖掘出学生关于课程的反馈信息，并做出相应的改善，有助于提升学生满意度以提高慕课完成率。为此，提出一种融合多语言知识的慕课隐式方面情感分析模型来获得更为精准的隐式情感信息。针对前两种表达中缺乏明显情感倾向的特点，引入多重图神经网络来融合词性、语义、句法和义原等多语言知识，充分利用其中的关联关系来挖掘评论中隐含的情感信息。同时，对于后两种表达方式中的情感词与文本真实情感极性不符的问题，构建多层级注意力机制来获取整体语义粗粒度、方面词细粒度中的情感信息。在构建的MOOC数据集上测试模型，准确率和F1指数分别达到90.2%和93.8%，同时在SMP2019-ECISA数据集上的对比实验表明，所提模型的准确率与KC-ISA-BERT等模型相比提升了1.7个百分点。

关键词：隐式情感分析,方面情感分析,图神经网络,多级注意力机制,慕课