尼格拉木·买斯木江，艾孜尔古丽·玉素甫

(新疆师范大学计算机科学技术学院，新疆 乌鲁木齐 830054)

0 引 言

随着信息技术在学习、生活方式的影响下，人们也迎来了教育信息化的新时代。慕课(MOOC)网作为交互式互联网IT技能免费学习网站，能够使操作性较强的教学得以在互联网上开展。由于其学习的便捷性及公开性吸引了众多的教师与学习者在这个平台上开展相应教学活动，并且学习者可以对学习的课程进行评论，使其成为了教育学中多元评价方式的重要方式之一。基于此，对该平台上积累的课程评论数据进行分析研究，能够反映学习者对该课程的情感态度。

近年来，在自然语言处理和数据挖掘领域中，已经进行了许多关于情绪分析的研究。国内外学者主要是从情感词典分析的方法、基于机器学习分析的方法及基于深度学习分析的方法进行情感分析。中文较为常用的情感词典是HowNet[1]，通过分别建立不一样的情感词典进行分类。文献[2-3]挖掘客户评价信息，对客户意见进行审查，找出客户意见句子中各类别情感词。赵妍妍等人[4]将评论中情感词对应的情感值合并取均值作为评论的情感值。

基于情感词典分析方法的重点在于借助构建情感词典，通过一些规则计算语义相关性来判断用户性感倾向。此方法存在手工提取特征方法操作繁琐、耗时多且准确度低等问题。

为了改进情感词典分析方法的不足，文献[5-6]对ME、CRF、SVM等方法分别进行比较，使用电影评论作为数据集，最终给出了用支持向量机的方式分类情感倾向性分类最佳的结果。……