随着国际中文教育数字化平台的发展，现已有多款中文学习软件可进行用户评论文本情感分析，并利用协同过滤算法获取学习者的学习动机与需求方面的关键信息。它们能够从语音、词汇、文字、语法等语言要素的学习及软件本身性能等方面，进行调研及分析，构建中文学习平台参考模型。那么，有哪些平台可实现用户评论文本情感分析？我们为何要构建中文学习平台参考模型，又该如何使用这些评论数据？

12月6日19:30-21:00，赣南师范大学的曹钢老师将带来专栏第五节课程“基于用户评论的中文学习平台参考模型构建”，曹老师将从用户评论和中文学习平台参考模型的角度，介绍多种现代教学平台，帮助老师们扩充教学资源，促进个性化的“教”与“学”。

开课前，让我们与杨老师面对面，跟着小C来提前一探究竟吧～

小C：为什么要基于用户评论数据，构建中文学习平台参考模型？

曹老师：中文学习平台参考模型主要用于辅助学习者选择学习平台，在众多的学习平台中精准定位适合自己学习能力与风格的平台。除了传统的教师或同伴推荐之外，利用平台的各种表现数据进行客观、综合的评价参考至关重要。用户评论作为一种表达用户态度、观点的重要文本，可以从大量的数据中分析出用户的整体的情感倾向、动机与需求等。因此，利用自然语言处理的方法，基于用户评论数据构建中文学习平台参考模型，变得非常有必要。

小C：我们该如何使用这些评论数据？

曹老师：用户评论数据主要可以用来做情感、动机与需求分析，从中提炼出语音、词汇、文字、语法等要素方面的需求与关切点。通过先期的清洗、分词、词性标注、语义依存分析等处理，形成供语言模型处理的评论，此外，还可以将用户与其评论的信息同时保存，使用协同过滤等算法分析用户动机与需求之间的联动关系。

小C：依托少数几个平台构建的参考模型，是否具有可推广性？

曹老师：如果选取的平台体量较大，用户数、评论数都比较多，则具有一定的代表性，能够推广到其他平台，对广泛意义上的平台选择能够提供参考。但这也需要具体问题具体分析，我们在直播间也将探讨这一问题。

扫描下方第五节课程详情页二维码加入课程，曹老师将带领我们深入探讨基于用户评论的中文学习平台参考模型构建，相信大家定会有所收获，12月6日晚19:30，直播间见！

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