基于多模态的在线学习情感分析模型设计与实现
发布时间：2021-08-22 01:44
作为“互联网+教育”的新兴产物,在线学习近几年的发展如火如荼,但师生空间上的分离状态导致情感交流缺失是目前在线学习面临的巨大挑战。为了更加深入地了解学习者的情感倾向和学习状态,本文提出了一种基于多模态的在线学习情感分析模型,为在线学习情感分析提供了新的视角。首先,针对目前在线学习情感分析的研究现状与存在的问题,提出建立基于评论文字、表情符号、面部表情、肢体动作4种模态数据的在线学习情感分析模型。该模型主要包括4个关键步骤:多模态数据的采集、多模态数据的预处理、多模态数据的特征提取、多模态数据的融合。在数据采集阶段,分别使用爬虫技术和摄像头捕捉技术来获取数据。在预处理阶段,对于评论文字和表情符号,预处理包括:评论文字提取、分词、词性标注三个步骤;对于面部表情和肢体动作,预处理包括:图像增强、灰度化、几何归一化三个步骤。在特征提取阶段,评论文字采用TF-IDF方法;表情符号采用构建情感词典的方法;面部表情采用LBP直方图对面部特征进行提取;肢体动作采用人脸与基准脸的相对大小对身体前倾、后仰状态进行判断。最后采用基于支持向量机后验概率的加权求和方法对多模态数据进行决策层融合。接着,对本文提出...
【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一网易云课堂的笔记交流
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【参考文献】：
期刊论文
[1]融合卷积神经网络与层次化注意力网络的中文文本情感倾向性分析[J]. 程艳,叶子铭,王明文,张强,张光河. 中文信息学报. 2019(01)
[2]学习云空间中基于情感分析的学习推荐研究[J]. 黄昌勤,俞建慧,王希哲. 中国电化教育. 2018(10)
[3]基于深度学习的商品评价情感分析与研究[J]. 刘智鹏,何中市,何伟东,张航. 计算机与数字工程. 2018(05)
[4]基于多通道卷积神经网络的中文微博情感分析[J]. 陈珂,梁斌,柯文德,许波,曾国超. 计算机研究与发展. 2018(05)
[5]基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别[J]. 张静,刘欢喜,丁德锐,肖建力. 上海理工大学学报. 2018(02)
[6]面向在线学习的多模态情感计算研究[J]. 薛耀锋,杨金朋,郭威,李卓玮. 中国电化教育. 2018(02)
[7]基于语义空间统一表征的视频多模态内容分析技术[J]. 张德,王子玮,张峰. 电视技术. 2017(Z2)
[8]课堂环境中基于面部表情的教学效果分析[J]. 韩丽,李洋,周子佳,宋沛轩. 现代远程教育研究. 2017(04)
[9]大数据环境下基于python的网络爬虫技术[J]. 谢克武. 电子制作. 2017(09)
[10]学习分析中的生物数据表征——眼动与多模态技术应用前瞻[J]. 张琪,武法提. 电化教育研究. 2016(09)
博士论文
[1]多模态媒体数据分析关键技术研究[D]. 聂为之.天津大学 2014
[2]课程评论的情感倾向识别与话题挖掘技术研究[D]. 刘智.华中师范大学 2014
[3]多模态人体行为识别技术研究[D]. 冯银付.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于QFD的基本公卫信息系统质量改进研究[D]. 肖娜萍.华南理工大学 2017
[2]基于多模态视觉数据融合的目标跟踪方法研究[D]. 鲁玉龙.安徽大学 2017
[3]基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现[D]. 王琦.华中师范大学 2016
[4]基于深度学习的多模态数据特征提取与选择方法研究[D]. 赵磊.天津大学 2016
[5]E-learning中基于改进SVM的情绪认知建模技术研究[D]. 丁文澜.首都师范大学 2014
[6]基于语音与人脸表情信息的情感识别算法研究[D]. 吕长勇.华东理工大学 2014
[7]基于面部特征的学习状态的研究[D]. 张建利.太原理工大学 2013
[8]基于意见挖掘的网络课程评价研究[D]. 陈琪.山东师范大学 2013
[9]多模态情感数据库的研究与建立[D]. 宣守盼.华东理工大学 2013
[10]多模态数据融合的研究[D]. 戎翔.南京邮电大学 2012
本文编号：3356748
【文章来源】：南京师范大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一网易云课堂的笔记交流
解决疑问，实现了及时互动教学。交流平台也不再单单是在讨论区发??表言论，在线学习者可以通过加入该课程的ＱＱ群，与来自全国在学该课程的人??相互交流，相互学习。图１－３是腾讯课堂的课程学习界面。??ｎ－ａ？５Ｅ（?？?：?６＾Ｖ．?Ｗｒｔｆｉａ＾＆＾ｙｉｗｔｆＳ：ｎｃ？－｜ｊ）？Ｓ？Ｓ＾??■?Ｗｅｂ菌读开发ＺｉａｖａＳｃｒｉｐｔＣＩｓ）宿芙误室【？凌言】??Ｓｉ？ＱＱＷ６Ｗ２３＾５０??：―??瘍ｇ洗?Ｉ??图１－３腾讯课堂的课程学习界面??３）新东方在线。新东方在线作为目前国内最受欢迎的在线学习平台之一，??不仅提供专业的各类英语培训课程，还提供了职业教育培训、Ｋ１２教育培训课程。??该平台提供了加班级ＱＱ群交流的互动平台。图１４是新东方在线的课程学习界??面。??ｆｒＤ＾Ｉ?２０１８－０５１８?１９：＾０－２１：００?２０１８＾７外廷贸…??Ｈ３２Ｓ２Ｓ２３Ｉ??图１－４新东方在线的课程学习界面??以上三大在线学习平台交互方式对比如表１－１。??２??
提供了每门课程授课老师的联系方式，可以通过网页ＱＱ与授课老师取得联系，??提出疑问，解决疑问，实现了及时互动教学。交流平台也不再单单是在讨论区发??表言论，在线学习者可以通过加入该课程的ＱＱ群，与来自全国在学该课程的人??相互交流，相互学习。图１－３是腾讯课堂的课程学习界面。??ｎ－ａ？５Ｅ（?？?：?６＾Ｖ．?Ｗｒｔｆｉａ＾＆＾ｙｉｗｔｆＳ：ｎｃ？－｜ｊ）？Ｓ？Ｓ＾??■?Ｗｅｂ菌读开发ＺｉａｖａＳｃｒｉｐｔＣＩｓ）宿芙误室【？凌言】??Ｓｉ？ＱＱＷ６Ｗ２３＾５０??：―??瘍ｇ洗?Ｉ??图１－３腾讯课堂的课程学习界面??３）新东方在线。新东方在线作为目前国内最受欢迎的在线学习平台之一，??不仅提供专业的各类英语培训课程，还提供了职业教育培训、Ｋ１２教育培训课程。??该平台提供了加班级ＱＱ群交流的互动平台。图１４是新东方在线的课程学习界??面。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]融合卷积神经网络与层次化注意力网络的中文文本情感倾向性分析[J]. 程艳,叶子铭,王明文,张强,张光河. 中文信息学报. 2019(01)
[2]学习云空间中基于情感分析的学习推荐研究[J]. 黄昌勤,俞建慧,王希哲. 中国电化教育. 2018(10)
[3]基于深度学习的商品评价情感分析与研究[J]. 刘智鹏,何中市,何伟东,张航. 计算机与数字工程. 2018(05)
[4]基于多通道卷积神经网络的中文微博情感分析[J]. 陈珂,梁斌,柯文德,许波,曾国超. 计算机研究与发展. 2018(05)
[5]基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别[J]. 张静,刘欢喜,丁德锐,肖建力. 上海理工大学学报. 2018(02)
[6]面向在线学习的多模态情感计算研究[J]. 薛耀锋,杨金朋,郭威,李卓玮. 中国电化教育. 2018(02)
[7]基于语义空间统一表征的视频多模态内容分析技术[J]. 张德,王子玮,张峰. 电视技术. 2017(Z2)
[8]课堂环境中基于面部表情的教学效果分析[J]. 韩丽,李洋,周子佳,宋沛轩. 现代远程教育研究. 2017(04)
[9]大数据环境下基于python的网络爬虫技术[J]. 谢克武. 电子制作. 2017(09)
[10]学习分析中的生物数据表征——眼动与多模态技术应用前瞻[J]. 张琪,武法提. 电化教育研究. 2016(09)
博士论文
[1]多模态媒体数据分析关键技术研究[D]. 聂为之.天津大学 2014
[2]课程评论的情感倾向识别与话题挖掘技术研究[D]. 刘智.华中师范大学 2014
[3]多模态人体行为识别技术研究[D]. 冯银付.浙江大学 2015
硕士论文
[1]基于QFD的基本公卫信息系统质量改进研究[D]. 肖娜萍.华南理工大学 2017
[2]基于多模态视觉数据融合的目标跟踪方法研究[D]. 鲁玉龙.安徽大学 2017
[3]基于卷积神经网络的学生疲劳状态检测关键技术研究与实现[D]. 王琦.华中师范大学 2016
[4]基于深度学习的多模态数据特征提取与选择方法研究[D]. 赵磊.天津大学 2016
[5]E-learning中基于改进SVM的情绪认知建模技术研究[D]. 丁文澜.首都师范大学 2014
[6]基于语音与人脸表情信息的情感识别算法研究[D]. 吕长勇.华东理工大学 2014
[7]基于面部特征的学习状态的研究[D]. 张建利.太原理工大学 2013
[8]基于意见挖掘的网络课程评价研究[D]. 陈琪.山东师范大学 2013
[9]多模态情感数据库的研究与建立[D]. 宣守盼.华东理工大学 2013
[10]多模态数据融合的研究[D]. 戎翔.南京邮电大学 2012
本文编号：3356748
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