申请/专利权人：深圳赛安特技术服务有限公司

申请日：2020-12-18

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112559749B

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F16/335;G06F40/284;G06F40/289;G06Q10/10;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.12.31#实质审查的生效;2021.03.26#公开

摘要：本发明涉及人工智能领域，应用于智慧城市的智慧教育领域中，尤其涉及一种在线教育师生智能匹配方法、装置及存储介质。本发明的在线教育师生智能匹配方法、装置及存储介质，基于学生课后对老师的文本评价提取标签词，对标签词进行情感分类以生成学生的第一用户画像，对标签词进行存在性分类以生成老师的第二用户画像，最后根据所述学生的第一用户画像以及所述老师的第二用户画像，获取所述老师与所述当前学生的匹配值；通过上述方式，无需老师和学生分别进行自我评估，降低了人力成本；学生课后的文本评价比主观的自我评价更加真实准确，增加匹配的精确性，随着文本评价数据的积累，老师和学生的画像会逐渐完善和具体化，精确性还会逐步升高。

主权项：1.一种在线教育师生智能匹配方法，其特征在于，包括：获取学生对老师的文本评价，从所述文本评价中提取标签词，其中，所述标签词为用于表征老师上课特点的词汇，所述文本评价为所述学生课后对所述老师的文本评价；根据预设聚类算法对所述标签词进行聚类，得到多个标签组，每个标签组对应一类标签词；基于所述文本评价对所述标签词进行情感分类；所述情感分类的类别包括正面极性和负面极性；针对每个学生，根据指向所述学生的所述文本评价中的所述标签词以及所述标签词的情感分类结果生成所述学生的第一用户画像；所述根据指向所述学生的所述文本评价中的所述标签词以及所述标签词的情感分类结果生成所述学生的第一用户画像包括，获取指向所述学生的所述文本评价中的所述标签词以及所述标签词的情感分类结果；将所述标签词根据对应的标签组进行合并，得到指向所述学生的至少一个标签组；将所述标签词的情感分类结果作为对应标签组的情感分类结果，将所述标签组以及所述标签组的情感分类结果作为所述学生的第一用户画像；基于所述文本评价对所述标签词进行存在性分类，以判断所述文本评价指向的老师是否具有所述标签词表征的上课特点，其中，当所述老师具有所述标签词表征的上课特点时，存在性分类结果为存在；针对每个老师，根据指向所述老师的所述文本评价中存在性分类结果为存在的所述标签词生成所述老师的第二用户画像；针对当前学生，根据所述当前学生的第一用户画像以及所述老师的第二用户画像，获取所述老师与所述当前学生的匹配值，根据所述匹配值生成所述当前学生的匹配结果；所述根据所述当前学生的第一用户画像以及所述老师的第二用户画像，获取所述老师与所述当前学生的匹配值，根据所述匹配值生成所述当前学生的匹配结果包括，获取当前学生的第一用户画像中情感分类结果为正面极性的标签组；针对每个正面极性的标签组，获取所述老师的第二用户画像中与所述标签组匹配的标签词的第一数量，根据所有正面极性的标签组的所述第一数量计算第一得分；获取当前学生的第一用户画像中情感分类结果为负面极性的标签组；针对每个负面极性的标签组，获取所述老师的第二用户画像中与所述标签组匹配的标签词的第二数量，根据所有负面极性的标签组的所述第二数量计算第二得分；将所述第一得分与所述第二得分的差值作为所述老师与所述当前学生的匹配值；将所述老师与所述当前学生的匹配值按照从大到小进行排序，提取匹配值排序前N位的N个老师作为所述匹配结果，所述N为大于或等于1的整数。

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