陆霞 武善锋

摘 要：随着在线教学平台的普及及推广，师生在线的有效互动和学习效果的评价成为研究的热点。在线课堂教学实施过程中的弹幕评论是师生交互的主要方式之一，教师借助学生评论可以有效地了解学生的学习效果。文章研究利用神經网络算法及文本挖掘技术对弹幕文本中出现的基础情感词语、表情符号、网络用户进行情感分析，能够为教学计划的制定和修改提供有效的数据支撑。

关键词：在线课堂;弹幕;神经网络;情感分析

0 引言

近年来，在线教学平台成为互联网文化产业中重要的一环，也成为线下教学有效的补充。弹幕是一种在视频界面以文字、符号等密集而快速显示实时评论的形式，有别于普通的留言板[1]。弹幕评论可以直观表现感受和情绪，通常用于在线课堂教学过程中学生发表个人观点，使用方便且传播速度快，但是其中包含了大量碎片化的文本表达，因此包含个人情感倾向的弹幕文本的分析对学生在线学习效果产生巨大的影响。

使用自然处理语言（Natural  Language Processing，NLP）和神经网络模型对弹幕评论进行情感分析成为近年在线学习平台研究的热点，借助于弹幕文本的长度、发送频率、文本特性等属性分析用户的交互型特点和活跃度特征，可以作为学生对于教学满意度的评价因素之一。

1    神经网络模型介绍

目前，神经网络在图像分割、模式识别等领域有着广泛的应用。神经网络是一种仿生算法，具有信息传输和错误反向传播两个主要特征。……