典型文献
基于成人学习者在线文本数据的挖掘和情感分析
文献摘要：
通过采集成人学习者在线聊天文本数据,利用python中的jieba分词对在线聊天记录文本进行中文分词,得到分词结果、生成词频表,实现高频词可视化;采用朴素贝叶斯分类器进行文本情感倾向分析,并生成正面、负面、中立三个情感文本文档;以LDA主题模型对情感文本进行主题聚类,得到的正面、负面、中立的主题...>>详细通过采集成人学习者在线聊天文本数据,利用python中的jieba分词对在线聊天记录文本进行中文分词,得到分词结果、生成词频表,实现高频词可视化;采用朴素贝叶斯分类器进行文本情感倾向分析,并生成正面、负面、中立三个情感文本文档;以LDA主题模型对情感文本进行主题聚类,得到的正面、负面、中立的主题情感词.情感词分析结果显示,聊天文本多为正常积极的情感交流.针对负面情感集中的问题原因,分别从平台操作、系统使用等方面提出了整改建议.
文献关键词：
成人学习者;文本挖掘;情感分析;分词;贝叶斯分类器
中图分类号：
作者姓名：
张黎娜;张月蓉;童敏
作者机构：
文献出处：
引用格式：
[1]张黎娜;张月蓉;童敏-.基于成人学习者在线文本数据的挖掘和情感分析 )[J].安徽开放大学学报,2022(02):93-96
A类：
文本文档
B类：
成人学习者,文本数据,情感分析,集成人学,天文,python,jieba,聊天记录,录文,中文分词,成词,词频,高频词,朴素贝叶斯分类器,文本情感倾向,中立,立三,LDA,主题模型,主题聚类,情感交流,负面情感,问题原因,整改建议,文本挖掘
AB值：
0.221099
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