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在线教育师生情感缺失问题是当前教育研究亟待解决的难题之一。在线教育弹幕文本作为学习者对在线课程内容及自身学习状态的实时反馈，隐含了大量情感信息，对于上述问题的解决具有重要意义。然而，目前鲜有针对在线教育弹幕文本开展情感分析的研究。基于此，设计了一种融合变式情感词典与深度学习技术的在线教育弹幕情感智能识别模型。具体而言：通过构建弹幕种子情感词集，计算弹幕文本与情感种子短语间的相似度，实现极短弹幕文本情感识别；借助BERT动态表征弹幕文本，双向长短时记忆网络挖掘弹幕文本中的深层特征，实现常规弹幕文本情感识别；融合两类弹幕文本情感识别信息并更新后，完成在线教育弹幕文本情感信息的智能识别。研究通过模型对比实验检验模型性能有效性，并借助具体案例验证模型应用可行性。 相似文献
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