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雷达卡
基于Python
与NLP的学生学业压力匿名筛查和分级预警系统设计与实现的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
高校学生在学习任务、考试竞争、就业压力、人际关系、经济状况、家庭期待以及自我发展等多重因素影响下，容易出现持续性焦虑、睡眠质量下降、学习效率降低、情绪波动、社交回避和自我否定等问题。部分学生能够主动寻求帮助，部
分学生则因为隐私顾虑、心理污名、缺乏识别渠道或无法准确表达内心感受而长期处于隐性压力状态。传统学业压力调查通常依赖定期问卷、人工访谈和辅导员经验判断，存在调查周期较长、覆盖范围有限、主观性较强、动态变化捕捉不足等不足，难以及时发现短期内压力快速升高的学生群体。
自然语言处理技术能够从学生自愿提交的匿名文字中识别情绪倾向、压力主题、消极表达、睡眠问题、学习负担和求助意愿等信息。通过文本清洗、中文分词、词频统计、情绪词匹配、TF-IDF向量化和机器学习分类，可以把非结构化文字转化为可计算的特征。结合分级预警机制，系统能够将筛查结果划分为低风险、关注风 ...
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