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摘要：
［目的／意义］在“互联网+教育”的时代，网络课程丰富，类型众多，学习者难以快速找到适合的在线课程。传统在线课程简介无法提供适配性引导，而课程画像能描述课程整体定义，满足学习者差异化课程适配需求。\[方法/过程\]基于文本分析建立相关语言模型，构建在线课程画像。以学习者在线评论文本作为数据集，从课程基本信息、联合主题模型、情感判别三个维度构建课程画像的概念模型。联合主题模型先通过基于词向量的Word2Vec算法计算词语之间的相关性，构建初始相似词库；接下来结合K-means文本聚类算法从两个维度提取评论主题；最后利用ROST_CM6软件进行评论文本情感判别并解析语义网络，数据可视化后得到课程画像。\[结果/结论\]最终画像能清晰呈现学习者视角的课程描述，促进整体学习效率。
