基于改进PositionRank算法的高校教师自我评价关键词提取方法

摘要

针对教师自我评价存在评价过程主观性较强、工作效率低下以及精准度不高等问题，本文提出了基于改进PositionRank算法的高校教师自我评价关键词提取方法。首先，对教师自我评价数据进行采集和清洗，去除冗余与异常数据以提高数据质量；其次，采用基于图的关键词抽取算法生成高质量标签数据；最后，通过改进后的PositionRank算法自适应学习词组间的注意力权重，实现关键词的精准提取。实验结果表明：该方法能高效识别教师评价中的关键内容，显著提高关键词提取的准确性，同时具备较强的评价一致性，有助于揭示教师的核心优势与改进方向，为完善高校教师评价体系提供了有力的技术支撑。

关键词

高校教师自我评价 / 关键词提取 / 自适应学习 / 注意力权重