English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Trong vài năm gần đây, các trường đại học thường khảo sát, thu thập ý kiến của sinh viên để nâng cao hiệu quả giảng dạy và cải thiện chất lượng đào tạo. Tuy nhiên việc phân tích một cách thủ công sẽ tốn nhiều chi phí về công sức và thời gian khi kích thước phản hồi lớn. Do đó, trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một bộ dữ liệu trên phản hồi của sinh viên cho bài toán phát hiện khía cạnh và phân loại cảm xúc theo khía cạnh. Bộ dữ liệu của chúng tôi bao gồm 5010 câu được gán nhãn theo 11 khía cạnh khác nhau (hành vi, kỹ năng giảng dạy…) và theo ba cảm xúc (tích cực, tiêu cực và trung tính) với độ đồng thuận là 88,95% và 80,52% tương ứng hai bài toán. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng trình bày một chuỗi thí nghiệm dựa trên bộ dữ liệu dựa trên mô hình kết hợp BiLSTM-CNN so sánh với các mô hình máy học khác. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng phương pháp kết hợp BiLSTM-CNN đạt kết quả tốt hơn các phương pháp khác với chỉ số F1 là 78,93% và 73,78% tương ứng cho bài toán phát hiện khía cạnh và phân loại trạng thái cảm xúc theo khía cạnh. Kết quả thử nghiệm chứng minh tính hiệu quả của kiến trúc tổng thể của chúng tôi.

PHÂN TÍCH Ý KIẾN THEO KHÍA CẠNH TRÊN BÌNH LUẬN PHẢN HỒI CỦA SINH VIÊN CHO TIẾNG VIỆT