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在线教育师生情感缺失问题是当前教育研究亟待解决的难题之一。在线教育弹幕文本作为学习者对在线课程内容及自身学习状态的实时反馈，隐含了大量情感信息，对于上述问题的解决具有重要意义。然而，目前鲜有针对在线教育弹幕文本开展情感分析的研究。基于此，设计了一种融合变式情感词典与深度学习技术的在线教育弹幕情感智能识别模型。具体而言：通过构建弹幕种子情感词集，计算弹幕文本与情感种子短语间的相似度，实现极短弹幕文本情感识别；借助BERT动态表征弹幕文本，双向长短时记忆网络挖掘弹幕文本中的深层特征，实现常规弹幕文本情感识别；融合两类弹幕文本情感识别信息并更新后，完成在线教育弹幕文本情感信息的智能识别。研究通过模型对比实验检验模型性能有效性，并借助具体案例验证模型应用可行性。 相似文献
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情感分析在业界被广泛应用于产品分析、商品推荐等方面,具有很高的商业价值。目前常用的研究方法主要基于机器学习算法和基于词典的方法,该类方法通常需依赖复杂的人工规则和特征工程。针对传统情感分类方法需要人工干预的问题,总结目前已有可用于情感分析的深度学习方法,提出将卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BLSTM）进行组合,并将融合后的特征添加至注意力机制,设计出CBLSTM-Attention模型。实验表明,该模型在中文数据集上准确率达0.965 0,在NLPCC英文数据集上准确率达0.942 2,证明该方法不仅可提高文本情感倾向性分析的准确率,而且可有效解决人工干预问题。 相似文献
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情感是影响学习者认知和行为的关键性非智力因素。准确分析、识别学习者的情感状态,对教育的个性化、智能化发展尤为重要,它是情感计算的重要内容,已经成为人工智能和教育领域的交叉研究热点。学习体验文本是学习者情感分析的主要数据来源。面向学习体验文本,是在完善基础词典和情感词典的基础上,提出一种融合情感词典和机器学习的学习者情感分析模型,能够实现对段落级/篇章级学习体验文本的多级情感分类,从而挖掘学习者内隐的情绪状态。为了检验模型的有效性,采用宏平均指标全面评估情感分析模型的整体分类性能。研究结果表明:选择情感词特征和句子构成特征、采用SVM分类器时,该模型能够准确识别学习体验文本中的学习者情感;模型不仅为学习者多级情感分析提供新的研究思路,而且也为深入挖掘学习行为、改善在线教育的学情分析等,提供了技术支撑。这一研究结果,有助于进一步把握模型的应用前景、面临的问题和挑战等,并提出了相关建议。 相似文献
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为确定歌词隐含的情感主题对音乐分类的作用,在传统主题模型中融入情感、语义元素,定义基于情感主题的音乐分类标准并进行音乐分类。结合文本情感词典、Word2vec词向量空间,将主题模型的基础主题进一步归类为情感主题,并通过爬取网易云音乐歌曲信息进行模型训练及测试。实验证明,该模型具有较好的分类效果,对音乐情感分类平均准确率达到80%。 相似文献
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针对当前基于LDA模型扩展的文本情感分析方法未能考虑同一词语在不同语境下其情感极性的差异及非特征情感词对微博文本情感极性的影响这两个问题,提出一种基于语境分类和遗传算法的微博情感分析方法。该方法首先利用LDA模型构造微博主题集及微博主题词集,然后用微博标签数据逐一对各微博主题词集应用遗传算法自动迭代计算得出词集中词语的情感值,最后利用词集词语的情感值计算微博文本情感极性。实验结果表明,该方法精确度比LDA提升3.12%,召回率达87.32%,F1达73.79%,能够从语境和非特征情感词获取微博情感信息,有效提高情感分类准确率。 相似文献
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文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文... 相似文献
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近年来,电子商务发展迅速,对电商商品评论进行情感分析可为消费者购物、商家调整销售策略与电商平台个性化推荐提供重要参考意见,因此提出双通道卷积记忆神经网络文本情感分析模型。首先,通过词向量与由特征词典构造的扩展特征矩阵两个不同的通道进行卷积运算,再利用卷积神经网络提取文本局部最优信息,最后利用长短期记忆神经网络学习长距离的上下文情感,完成文本情感分析任务。实验结果表明,与多种文本情感分析方法相比,双通道卷积记忆神经网络文本分析算法具有较高的精度,达到95%,且考虑了文本语义信息与文本情感信息,可获得更好的文本表示,同时兼顾文本局部特征与上下文信息的学习,可有效提高文本情感分析准确率。 相似文献
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作为社交网络重要载体,微博成为信息传播的重要平台,承载着公众情感表达及舆论传播的重要功能。对微博博文及评论作出主题概括及情感分析在网络管控、舆情监测及公众情绪引导方面具有重要的实践意义。提出一种基于机器学习与文本分析的主题概括及情感分析模型。以武汉理工大学研究生坠亡事件为话题,利用Word2vec将文本转化为词向量,并且通过机器学习聚类方法对舆情各个生命周期过程进行主题概括,采用基于词典文本分析方法,对评论文本进行多元情感分析,对表现突出的情感大类作细粒度分析,最终实现基于主题与情感分析的多元细粒度公众情感变化分析模型。该分析模型可在特定舆情事件下得出公众在各阶段的关注中心及情绪变化规律,实现舆情主题与情感变化的协同演化研究。 相似文献
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自本世纪初起,E—learning作为一种灵活、丰富、高效的学习方式,被越来越多的学习者接受,而伴随着学习技术的逐步成熟,学习者对E—learning应用的要求也从最初的知识推送提升到能够在讲授者与学习者之间搭建有效的沟通桥梁,将零反馈的封闭式学习变成多反馈的协作学习。E—learning的评论信息隐含了学习者在学习中遇到的问题和建议,从中可挖掘学习者对学习资源及授课者的意见。这对改善教学模式、完善教学支持服务意义重要。现有E—learning系统所提供的海量评论信息中正面评论与负面评论夹杂,给挖掘学习者的真实意见和需求带来困难。本文对文本情感分类过程进行归纳,构建了一种情感分类应用模型,在完成预处理、创建词典、提取情感特征后实现了一个情感分类引擎,并将该引擎与实际系统整合。改进后的系统能够将学习者的评论文本自动分为正面评论、负面评论和中性评论,实际性能及用户体验评价结果表明,新的基于情感单元的情感分类方法能满足E—learning评论文本的情感分类需求。 相似文献
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为了在智慧学习环境下实现自适应情感交互,文章首先构建了基于学习者情感的学习画面情感自适应调整模型,并依托此模型开发了原型系统。随后,文章以济南市X中学的98名学生为研究对象,采用准实验研究法,通过学习者情感所占比例分析和问卷数据统计分析,验证了文章提出的假设成立,即智慧学习环境下学习画面情感自适应调整能够提高学习过程中学习者积极情感所占的比例,并能激发学习者的学习兴趣。在智慧学习环境下自适应调整学习画面情感,为解决智慧学习环境情感层面的自适应交互问题提供了新的思路与方法。 相似文献
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针对文本分类领域的有监督学习往往需要大量精准标注样本但大量人工标注困难的问题,提出一种新型的半监督学习方式,通过协同训练合理使用大量未标记训练样本,通过添加不同分类的文本特征噪声解决传统协同半监督学习方法中模型参数趋于统一的问题,同时提高分类模型的分类能力。针对传统深度学习方法中文本特征权重一致导致的分类特异性特征不突出问题,在训练模型中加入 self-attention 机制对文本句子特征权重进行提取,并通过句子加权方式突出特异性分类特征。实验结果表明,通过半监督学习方式同时使用少量已标注数据进行训练,模型能够达到 91.4%的准确率,召回率达到 84.3%,与有监督训练方式的分类准确能力相近,从而解决大量人工标注问题,具有一定的使用价值。 相似文献
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在线讨论作为在线学习的重要组成部分,其产生的文本数据可以反映学习者的认知水平、互动质量以及情绪状态。学习情绪影响认知行为,从而影响学习成效,研究学习情绪和认知行为之间的关系非常重要。文章基于Harris等人的情绪分类法和蔡今中的认知分类体系,使用内容分析法和滞后序列分析法研究学习者的动态学习情绪、认知行为序列模式以及学习情绪和认知行为之间的关系。研究表明:困惑情绪和消极情绪会转化为积极情绪,但是中性情绪不会转化为积极情绪;学习者倾向于呈现描述行为和推断或解释行为,且认知行为序列模式具有渐进性特征;描述行为会引发消极情绪,比较行为、推断或解释行为会引发积极情绪。教师可根据学习者的行为转换情况进行适当的指导和干预,以提升学习者的学习效果。 相似文献
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情感真挚是散文的一大特征,语文课堂教学中,提高学生对散文情感的把握,重视学生的情感培养,已经成为当今语文课堂教学目标的重中之重。从教师应优化对文本情感的表达,创设情境、唤起学生的情感共鸣,师生互动平等交流以及发掘散文的情感起源点等方面谈起,以期达到如何运用情感因素调动学生积极情感与文本情感的链接。产生知情并茂、以情优教的教学效果。 相似文献
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推动学生由浅层学习走向深度学习是提升混合式教学质量的关键.本文通过文献述评、案例分析与课堂观察,以促进情感深度参与、行为深度参与和认知深度参与为目标建构了指向深度学习的"三维度十六方面"的混合式教学策略体系,并开展为期一个学期教学实证.随后,采用问卷调查、内容分析法对学习态度数据、学习行为数据以及学习认知数据进行分析,... 相似文献