基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别研究与应用
发布时间：2022-01-27 08:48
随着教育信息化的发展,在线学习社区逐渐成为学习者在非课堂环境下获取知识的重要途径。在线学习社区具有允许学习者随时随地进行网上学习的时空优势,弥补了教育资源的不均衡分布,令学习者得到了更多的学习机会,从中受益匪浅。由于学习者在学习过程中所产生的情感状态会对其学习效果产生一定的影响,积极的情感有助于提升学习者的学习动机,促进认知过程的有效性,而消极情感会影响学习者的耐心和注意力,阻碍认知过程,这些情感因素终将影响到学习者的学习成效,但是由于在线学习环境下师生在时空上分离,教师难以把握学生在学习过程中的情感状态,存在所谓的情感缺失问题。在在线学习社区中存在情感缺失问题的背景下,识别出线上学习者在学习过程中产生的情感,以实现数据驱动的学习诊断与学习干预,对学习者进行个性化指导,这是一个值得研究的问题。为此,本文所做的主要研究工作如下。第一,构建学习者情感识别模型。首先,融合文本的词序信息和依存句法信息构建出文本的语义图,通过图嵌入技术计算得出含有语义信息的词向量;然后,基于迁移学习技术提取文本情感特征,即先利用一个层次化注意力网络,得到不同领域的共享情感特征,再使用另一个层次化注意力网络将不同...
【文章来源】：华中师范大学湖北省211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．?３层次注意力迁移网络??层次注意力迁移网路的训练过程包含两个步骤，第一个步骤，特征提取
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士学位论之??ＭＡＳｉ?！?Ｒ?Ｓ?ｎｉｌ?Ｓｉｓ??在图３．１中，基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别框架由三个阶段构??成。第一阶段为文本表示，在在线学习社区中完成数据采集后，通过文本的词序信??息和依存句法信息，将文本转化成语义图，然后使用图嵌入技术计算出含有语义信??息的词向量。第二阶段为情感特征提取阶段。分别使用两个层次化注意力网络??和从４乂提取枢纽特征和非枢纽特征，其中／＾４叫进行包含源领域数据情感分类和全??领域数据领域分类两个任务的多任务学习，对数据隐去枢纽特征之后进行包??含源领域数据情感分类和全领域数据枢纽特征类别分类两个任务的多任务学习。第??三阶段为情感分类阶段，将待情感分类文本进行向量化之后，输入训练完毕的层次??注意力迁移分类网络，即可得到待分类文本的情感类型。??在线学习社区学习者情感应用框架整体分为三个部分，分别是情感识别、可视??化展示以及情感识别应用，如图３．?２所示。??ｒ?ｒｊ??！?／?／＼?｜??｜?学习分析平台?Ｊ丨??：?￣ｐ－?Ｊ?情??ｒ???ｍ??ｉ?ｆ?＾?■识??ｊ通?ｆＮ??Ｊ别??ｉ程?ｆ层次注意力分１?｜十ｒ正向十ｒｉ感ｊ醫??ｉ?３?—?类网络—情感分类—?，！??；＾?ｌ?Ｊ???负向情感??｜?基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别?ｋ??Ｉ?Ｉ?ｓ?Ｉ?Ｉ情鏊类Ｉ?Ｉ藤支持率Ｉ?ＩＩ??！??????Ｌｔ??ｒ——－ｊＺＳ：－——??ｎ??丨?Ｉ选课决策支持￣ｌ?ＩＩ教课程难度调整?丨应??Ｉ潜在兴趣课程推荐?｜｜當Ｉ课程资源优化?ｉ思??ｉ???｜｜?仅?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于在线行为数据对学习者学业拖延的研究[J]. 熊潞颖,郭幸君,蒋琪,郑勤华. 电化教育研究. 2019(12)
[2]基于深度学习的学习者情感识别与应用[J]. 徐振国,张冠文,孟祥增,党同桐,孔玺. 电化教育研究. 2019(02)
[3]国际学习分析技术研究进展与趋势分析——基于2014年至2016年Journal of Learning Analytics论文分析[J]. 潘青青,杨现民,陈世超. 中国远程教育. 2019(03)
[4]基于聚类分析的DEA模型在大学生学习效率评价中的应用[J]. 詹棠森,程航,杨利华. 内江科技. 2018(05)
[5]在线课程评论的情感倾向识别与话题挖掘技术[J]. 杨丽. 电子技术与软件工程. 2018(01)
[6]迁移学习研究综述[J]. 王惠. 电脑知识与技术. 2017(32)
[7]在线学习系统课程评价的情感分析研究[J]. 郝鹃,林华. 信息通信. 2017(11)
[8]E-learning评论文本的情感分类研究[J]. 潘怡,叶辉,邹军华. 开放教育研究. 2014(02)
[9]现代远程教育中情感缺失的调查与对策研究[J]. 王济军,马希荣,何建芬. 现代远距离教育. 2007(04)
[10]建立现代汉语依存关系的层次体系[J]. 刘伟权,王明会,钟义信. 中文信息学报. 1996(02)
博士论文
[1]面向评论文本的迁移学习研究及应用[D]. 魏晓聪.大连理工大学 2017
[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
硕士论文
[1]基于迁移学习的情感分析算法的研究与实现[D]. 王源.北京邮电大学 2019
[2]在线评论对用户购买行为的影响研究[D]. 耿斌.南京大学 2019
[3]基于JAVA WEB技术的城市智慧停车管理系统的设计与实现[D]. 韩辉.北京工业大学 2019
[4]基于深度卷积网的迁移学习技术研究[D]. 王平.大连交通大学 2018
[5]基于关系映射的迁移模型研究及应用[D]. 吁松.哈尔滨工业大学 2018
[6]课程知识本体构建方法研究[D]. 吕健颖.东北石油大学 2018
[7]基于迁移学习的跨项目软件缺陷预测[D]. 吴琦.吉林大学 2018
[8]数据挖掘技术在网络教学中的应用研究[D]. 陈萍.广东技术师范学院 2015
[9]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
本文编号：3612159
【文章来源】：华中师范大学湖北省211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．?３层次注意力迁移网络??层次注意力迁移网路的训练过程包含两个步骤，第一个步骤，特征提取
ｆＭ）??ＭＡｓｒｉ?Ｒ?ｓ?ｍｉ?ｓｉｓ??３．?３基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别与应用框架??基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别框架如下图３．?１所示，整体框架??分为三部分，分别是文本表示、情感特征提取和情感分类。??？?ｒｘ??ｉ，?／??在线学习社区??ｊ?＾??ｉ文本语义图构造图上序列采样?生成词向量?｜?￥??ｉ数?／风＼、乂驢Ｓ魏?／另：：：丨霖??集?？－－？?？＜￡）＜？＞？？?＇〇＜１?丨??Ｉ?使用图嵌入技术在文本语义图上构建词向量??！?”??ｒ????ｒｚ??：?｜?向量化文本?｜??！?ＨＡＮ１?丨丨?／Ｍ７Ｖ２丨?｜簋??ｉ?！?■?：?１?丨特??：词注意力计算！：词注意力计算丨?丨征??：?：?：?：?ｉｆ??；?！：?；?丨取??：句注意力计算丨ｉ句注意力计算ｉ?丨１??Ｉ?：?１?：?；?Ｉ?：?｜??１?１?ｒ’?＿?Ｌｒ?］??；??ｉ??Ｉ?▼??ｌ??领域分类Ｈ情感分类Ｕ枢纽特征分类?????ｙ??？?Ｊ??可迁移情感特征词提取?ｉ?????」＝＿＿??１１向量化Ｕ训练完毕的层次注Ｕ情感ｌ￣Ｔ＾正向傲＾?ｌｉ?Ｓｒ??文本ｒｉ意力迁移分类网络ｉｉ分类｜ｉ?｜ｉ??Ｉ?情感分类?丨丄类??图３．?１基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别框架??１５??
士学位论之??ＭＡＳｉ?！?Ｒ?Ｓ?ｎｉｌ?Ｓｉｓ??在图３．１中，基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别框架由三个阶段构??成。第一阶段为文本表示，在在线学习社区中完成数据采集后，通过文本的词序信??息和依存句法信息，将文本转化成语义图，然后使用图嵌入技术计算出含有语义信??息的词向量。第二阶段为情感特征提取阶段。分别使用两个层次化注意力网络??和从４乂提取枢纽特征和非枢纽特征，其中／＾４叫进行包含源领域数据情感分类和全??领域数据领域分类两个任务的多任务学习，对数据隐去枢纽特征之后进行包??含源领域数据情感分类和全领域数据枢纽特征类别分类两个任务的多任务学习。第??三阶段为情感分类阶段，将待情感分类文本进行向量化之后，输入训练完毕的层次??注意力迁移分类网络，即可得到待分类文本的情感类型。??在线学习社区学习者情感应用框架整体分为三个部分，分别是情感识别、可视??化展示以及情感识别应用，如图３．?２所示。??ｒ?ｒｊ??！?／?／＼?｜??｜?学习分析平台?Ｊ丨??：?￣ｐ－?Ｊ?情??ｒ???ｍ??ｉ?ｆ?＾?■识??ｊ通?ｆＮ??Ｊ别??ｉ程?ｆ层次注意力分１?｜十ｒ正向十ｒｉ感ｊ醫??ｉ?３?—?类网络—情感分类—?，！??；＾?ｌ?Ｊ???负向情感??｜?基于迁移学习的在线学习社区学习者情感识别?ｋ??Ｉ?Ｉ?ｓ?Ｉ?Ｉ情鏊类Ｉ?Ｉ藤支持率Ｉ?ＩＩ??！??????Ｌｔ??ｒ——－ｊＺＳ：－——??ｎ??丨?Ｉ选课决策支持￣ｌ?ＩＩ教课程难度调整?丨应??Ｉ潜在兴趣课程推荐?｜｜當Ｉ课程资源优化?ｉ思??ｉ???｜｜?仅?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于在线行为数据对学习者学业拖延的研究[J]. 熊潞颖,郭幸君,蒋琪,郑勤华. 电化教育研究. 2019(12)
[2]基于深度学习的学习者情感识别与应用[J]. 徐振国,张冠文,孟祥增,党同桐,孔玺. 电化教育研究. 2019(02)
[3]国际学习分析技术研究进展与趋势分析——基于2014年至2016年Journal of Learning Analytics论文分析[J]. 潘青青,杨现民,陈世超. 中国远程教育. 2019(03)
[4]基于聚类分析的DEA模型在大学生学习效率评价中的应用[J]. 詹棠森,程航,杨利华. 内江科技. 2018(05)
[5]在线课程评论的情感倾向识别与话题挖掘技术[J]. 杨丽. 电子技术与软件工程. 2018(01)
[6]迁移学习研究综述[J]. 王惠. 电脑知识与技术. 2017(32)
[7]在线学习系统课程评价的情感分析研究[J]. 郝鹃,林华. 信息通信. 2017(11)
[8]E-learning评论文本的情感分类研究[J]. 潘怡,叶辉,邹军华. 开放教育研究. 2014(02)
[9]现代远程教育中情感缺失的调查与对策研究[J]. 王济军,马希荣,何建芬. 现代远距离教育. 2007(04)
[10]建立现代汉语依存关系的层次体系[J]. 刘伟权,王明会,钟义信. 中文信息学报. 1996(02)
博士论文
[1]面向评论文本的迁移学习研究及应用[D]. 魏晓聪.大连理工大学 2017
[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
硕士论文
[1]基于迁移学习的情感分析算法的研究与实现[D]. 王源.北京邮电大学 2019
[2]在线评论对用户购买行为的影响研究[D]. 耿斌.南京大学 2019
[3]基于JAVA WEB技术的城市智慧停车管理系统的设计与实现[D]. 韩辉.北京工业大学 2019
[4]基于深度卷积网的迁移学习技术研究[D]. 王平.大连交通大学 2018
[5]基于关系映射的迁移模型研究及应用[D]. 吁松.哈尔滨工业大学 2018
[6]课程知识本体构建方法研究[D]. 吕健颖.东北石油大学 2018
[7]基于迁移学习的跨项目软件缺陷预测[D]. 吴琦.吉林大学 2018
[8]数据挖掘技术在网络教学中的应用研究[D]. 陈萍.广东技术师范学院 2015
[9]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
本文编号：3612159
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