Massiva öppna onlinekurser omdefinierar utbildningssystemet och överskrider de gränser som traditionella kurser utgör. Med den ökade populariteten för onlinekurser ökar behovet av att förstå och tolka kursdeltagarnas kommunikationer. Att identifiera ämnen eller aspekter av samtal och att dra slutsatser om känslor i webbaserade kursforuminlägg kan göra det möjligt för instruktörsingripanden att möta studenternas behov, snabbt ta itu med kursrelaterade frågor och öka studenternas bevarande. Märkta aspekter-sentiment data för MOOCs är dyra att få och kan inte överföras mellan kurser, vilket tyder på behovet av metoder som inte kräver märkta data. Vi utvecklar en svagt övervakad gemensam modell för aspekter i onlinekurser, modellera beroenden mellan olika aspekter och känslor med hjälp av en nyligen utvecklad skalbar klass av statistiska relationsmodeller som kallas gångjärnsförlust Markov slumpmässiga fält. Vi validerar våra modeller på inlägg provtagna från tolv onlinekurser, var och en innehåller i genomsnitt 10 000 inlägg, och visar att gemensamt modellering aspekt med känsla förbättrar förutsägelsen noggrannhet för både aspekt och känsla.
REF utvecklade en svagt övervakad gemensam modell för att identifiera aspekter och motsvarande känslopolariteter i onlinekurser.
Weakly Supervised Models of Aspect-Sentiment for Online Course Discussion Forums
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}