младший научный сотрудник лаборатории языковой конвергенции, преподаватель департамента филологии, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Санкт-Петербург, Россия, mkirina@hse.ru
В статье рассматриваются способы автоматического анализа мнений для оценки пользовательского опыта применительно к отзывам на проекты в рамках онлайн-курсов по программированию на Python, Java и Kotlin, представленных на англоязычной образовательной платформе Hyperskill. В исследовании описывается подход с опорой на методы анализа тональности и извлечения ключевых слов для характеристики отношения пользователей к изучаемым темам, образовательному процессу и платформе в целом. Для определения тональности отзыва и выделения аспектных терминов используются алгоритмы VADER и RAKE-NLTK соответственно. Исследование показало, что совмещение этих инструментов может считаться эффективным для аспектно-ориентированного анализа впечатлений обучающихся.
компьютерная лингвистика; автоматическая обработка естественного языка; анализ тональности; извлечение ключевых слов; оценка пользовательского опыта; онлайн-образование; впечатления обучающихся
Скачать текст статьиДля цитирования: Кирина М.А. THINK ABOUT WHAT YOU’VE LEARNED: АСПЕКТНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА В СФЕРЕ ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЯ // Человек: Образ и сущность. Гуманитарные аспекты. 2024. №2(58). С. 176-204. DOI: 10.31249/chel/2024.02.10