面向e-Learning的學(xué)習(xí)者情感建模及應(yīng)用研究.pdf

1、近年來，隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，e-Learning已成為人們學(xué)習(xí)的另一種主要方式。e-Learning打破了傳統(tǒng)教學(xué)在時間和空間上的限制，給學(xué)習(xí)者提供了一個寬松、自由、開放的學(xué)習(xí)環(huán)境。然而，在e-Learning中，學(xué)習(xí)者以自主學(xué)習(xí)為主，長時間處于孤立的學(xué)習(xí)狀態(tài)而缺乏情感支持，這已經(jīng)成為制約e-Learning學(xué)習(xí)效果的一個關(guān)鍵因素。
　　構(gòu)建一個具有情感能力的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在學(xué)習(xí)過程中為學(xué)習(xí)者提供一定的情感幫助和支持服

2、務(wù)，是解決e-Learning中情感缺失的一種有效方法。學(xué)習(xí)者模型是學(xué)習(xí)者的個體特征在計算機系統(tǒng)中的一種抽象表示，代表了智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)所理解和認識的學(xué)習(xí)者。因此，學(xué)習(xí)者情感建模是實現(xiàn)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)具有情感能力的關(guān)鍵，具有重要的研究意義。
　　微博是當(dāng)前最流行的一種社交網(wǎng)絡(luò)平臺，具有簡單性、便利性和實時性，受到了青少年學(xué)生的廣泛青睞。它不僅為學(xué)習(xí)者提供了一種簡單、即時的溝通方式，而且為他們提供了一個自由抒發(fā)個人情感的空間，為實現(xiàn)學(xué)習(xí)者情

3、感建模提供了一條新途徑。但是，微博信息噪音較多、內(nèi)容簡短、語法松散，這也給學(xué)習(xí)者微博的情感分析帶來了很多挑戰(zhàn)。
　　本文圍繞著學(xué)習(xí)者情感模型的構(gòu)建，重點研究了基于微博分析的學(xué)習(xí)者情感建模技術(shù)，具體研究內(nèi)容包括五個方面:(1)融合情感特征的學(xué)習(xí)者模型;(2)學(xué)習(xí)者情感型微博的識別;(3)學(xué)習(xí)者微博的情感語義描述;(4)學(xué)習(xí)者微博的情感類別判定;(5)學(xué)習(xí)者情感建模的實現(xiàn)及其在適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)的應(yīng)用。在以上研究的基礎(chǔ)上，本文取得的研究成

4、果主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
　　(1)針對現(xiàn)有的學(xué)習(xí)者模型在特征選擇上沒有考慮學(xué)習(xí)者的情感，論文提出了一個融合情感特征的學(xué)習(xí)者模型，并給出了一個基于微博分析的學(xué)習(xí)者情感建?？蚣?。該學(xué)習(xí)者模型包括了學(xué)習(xí)者五個方面的個體特征，并詳細給出了每個特征的形式化描述方法;對于情感狀態(tài)的形式化描述，基于心理學(xué)中的分類表示模型和空間表示模型，提出了一種以基本情感為維度的空間表示方法;通過分析微博在學(xué)習(xí)者情感建模中的可行性和優(yōu)越性，提出了一個以微博

5、情感分類為基本思路的學(xué)習(xí)者情感建?？蚣?。
　　(2)針對學(xué)習(xí)者微博中包含較多沒有表達情感的噪音數(shù)據(jù)，且難以形成具有代表性的樣本數(shù)據(jù)集，論文提出了一種基于單類分類的情感型微博識別方法，以解決一般的二元分類算法無法有效識別出情感型微博的問題。首先，通過對大量的實例進行分析與總結(jié)，提煉出了五條非情感型微博過濾規(guī)則，以過濾掉那些易于識別的非情感型微博，縮小情感型微博識別的范圍;然后，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，定義了26個區(qū)分情感型微博和非情感型

6、微博的分類特征，并使用單類學(xué)習(xí)算法來進一步識別出情感型微博，提高了情感型微博識別的準(zhǔn)確性。
　　(3)針對學(xué)習(xí)者微博的內(nèi)容簡短，使用以關(guān)鍵詞作為特征的向量空間模型來描述微博的情感語義會導(dǎo)致嚴重的數(shù)據(jù)稀疏問題，論文提出了一種基于情感特征詞聚類的微博情感語義描述方法，從特征約簡和權(quán)重計算兩個方面來緩解數(shù)據(jù)稀疏問題。首先，通過停用詞過濾、低頻詞過濾和基于信息增益的過濾三種策略，從微博情感分類語料庫中選擇出情感特征詞;然后，基于詞語的上下

7、文計算詞語間的語義相似度，采用層次聚類算法將語義相似的情感特征詞聚為一簇，使用詞簇作為微博情感語義描述的特征;最后，提出了一種詞簇特征的權(quán)重計算方法，以組成詞語的權(quán)重之和為基礎(chǔ)，并考慮詞語的詞簇代表能力和詞簇的類別區(qū)分能力。
　　(4)針對學(xué)習(xí)者微博中情感表達具有模糊性，一種分類算法往往不能有效區(qū)分所有的情感類別，論文提出了一種基于元學(xué)習(xí)的微博情感類別判定算法，以充分利用分類算法之間的互補性，從整體上提高學(xué)習(xí)者微博情感分類的準(zhǔn)確性