文档摘要：BERT模型可以对高校网络中的文本进行情绪感知分类,分类后的内容进入正或负反馈系统,通过反馈系统判断内容是否值得推荐,从而实现有针对性的高校网络育人实践.具体来说,当一个网络事件发生时,根据学生的评论内容以及点赞、拉踩数识别学生对该网络事件的情绪是正面还是负面,再依据事件类型控制事件内容的网络推送率并反馈给高校相关部门进行快速响应,能营造积极向上的高校网络育人氛围,使学生的身心得到健康发展.
Abstract：TheBERTmodelcanclassifytextsinuniversitynetworksbasedonemotionalperception,andtheclassifiedcontententersapositiveornegativefeedbacksystem.Thefeedbacksystemdetermineswhetherthecontentisworthrecommending,thusachievingtargeteduniversitynetworkeducationpractices.Specifically,whenanetworkeventoccurs,basedonthestudent'scommentsandthenumberoflikesanddislikes,identifywhetherthestudent'semotionstowardsthenetworkeventarepositiveornegative.Then,controltheonlinepushrateoftheeventcontentaccordingtothetypeofeventandprovidefeedbacktorelevantdepartmentsofuniversitiesforquickresponse,creatingapositiveatmosphereforonlineeducationpracticeinuniversitiestopromotethehealthydevelopmentofstudentsbothphysicallyandmentally.
作者：李文婵Author：LIWenchan
作者单位：黎明职业大学网络安全与信息化工作领导小组办公室,福建泉州362000
刊名：安徽电子信息职业技术学院学报
Journal：JournalofAnhuiVocationalCollegeofElectronics&InformationTechnology
年，卷(期)：2024, 23(2)
分类号：TP393
关键词：BERT神经网络 情绪分类 正负反馈 网络育人
Keywords：BERTneuralnetwork emotionalclassification positiveandnegativefeedback onlineeducation
机标分类号：TP391G206.2F830.9
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：黎明职业大学科研项目基于情绪分类与正负反馈的高校网络育人实践[
期刊论文] 安徽电子信息职业技术学院学报--2024, 23(2)李文婵BERT模型可以对高校网络中的文本进行情绪感知分类,分类后的内容进入正或负反馈系统,通过反馈系统判断内容是否值得推荐,从而实现有针对性的高校网络育人实践.具体来说,当一个网络事件发生时,根据学生的评论内容以及点赞...参考文献和引证文献
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关键词：BERT神经网络,情绪分类,正负反馈,网络育人,
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