《表1 5种标注类别：基于BiLSTM-CRF的MOOC课程评论抽取研究》

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《基于BiLSTM-CRF的MOOC课程评论抽取研究》

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假设MOOC课程评论集为S={s1，?，sN}，N为MOOC课程评论集中的句子数。MOOC课程评论评价对象和评价词抽取任务就是从课程评论句si∈S中抽取评价对象集合Ai和评价词集合Oi。对于课程评论集S中的任意一个句子si∈S，存在若干个评价对象（MOOC课程的某个方面）集合Ai={ai1，?，sil}，aij∈Ai可以是词，也可以是短语；存在若干个评价词集合Oi={oi1，?，oil}，oir∈Oi可以是词，也可以是短语。这个任务可以用BIO表示方法形式化为一个序列标注问题。具体来说，就是si由一组词si={xi1，?，xTN}组成的序列构成。每一个词xi∈si被标注成如下5种类别中的一种：BA、IA、BO、IO和O，如表1所示。文中构建的基于Bi LSTM-CRF的MOOC课程评论评价对象和评价词抽取模型，如图1所示。这个Bi LSTM-CRF模型由4个部分组成：