【摘 要】
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为提高教评文本情感分析的准确率和适用性，提出一种利用改进Bi-LSTM结合Word2Vec的评教文本情感分析方法。采用词向量（Word2Vec）方式将每个文本转换为输入层中特征空间的句子表达，完成词向量的转换；改进Bi-LSTM以解决深度神经网络的退化问题，结合语法规则，构建情感分类器。基于Python开发环境对所提方法进行实验对比，实验结果表明，所提方法的分析性能优于其它对比方法，其准确率、精度
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71702015）； 重庆市社科规划重大应用基金项目（2017ZDYY51）； 重庆市发展信息管理工程技术研究中心开放基金项目（gczxkf201706）； 重庆工商大学科研平台开放课题基金项目（1456041、KFJJ2017058、KFJJ2017061）；
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为提高教评文本情感分析的准确率和适用性，提出一种利用改进Bi-LSTM结合Word2Vec的评教文本情感分析方法。采用词向量（Word2Vec）方式将每个文本转换为输入层中特征空间的句子表达，完成词向量的转换；改进Bi-LSTM以解决深度神经网络的退化问题，结合语法规则，构建情感分类器。基于Python开发环境对所提方法进行实验对比，实验结果表明，所提方法的分析性能优于其它对比方法，其准确率、精度、召回率和F1值分别达到93%、89%、97%和92%,具有较理想的分析能力。
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