Learning的学习者情感建模及应用研究
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面向e-Learning的学习者情感建模及应用研究
论文目录
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
图目录第13-15页
表目录第15-16页
一、绪论第16-32页
·研究背景与意义第16-18页
·国内外相关研究现状第18-28页
·学习者模型研究现状第18-21页
·学习者情感识别研究现状第21-25页
·文本情感分析研究现状第25-28页
·论文的研究目标和内容第28-30页
·研究目标与思路第28-29页
·主要的研究内容第29-30页
·论文的组织结构第30-32页
二、融合情感特征的学习者模型第32-47页
·引言第32-33页
·学习者模型概述第33-35页
·学习者模型的定义第33-34页
·学习者模型的分类和作用第34-35页
·融合情感特征的学习者模型第35-41页
·学习者模型的特征选择第35-36页
·学习者特征的形式化描述第36-41页
·基于微博分析的学习者情感建模框架第41-45页
·微博对学习者情感建模的作用第42-43页
·学习者与学习系统交互中的情感分析第43-44页
·基于微博分析的学习者情感建模过程第44-45页
·本章小结第45-47页
三、基于单类分类的情感型微博识别第47-60页
·引言第47-48页
·相关研究工作第48-49页
·非情感型微博过滤规则第49-50页
·基于单类分类的情感型微博识别第50-56页
·情感型微博样本的自动获取第51-52页
·情感型微博识别的特征选择第52-54页
·情感型微博识别的单类学习算法第54-56页
·实验与结果分析第56-59页
·非情感型微博过滤规则的检验第56-57页
·单类分类在情感型微博识别中的效果第57-59页
·本章小结第59-60页
四、基于词聚类的微博情感语义描述第60-77页
·引言第60-61页
·相关研究工作第61-63页
·向量空间模型第61-62页
·基于概念的语义表征第62-63页
·基于词聚类的微博情感语义描述第63-69页
·情感特征词的选择第64-65页
·基于语义相似度的特征词聚类第65-67页
·词簇特征的权重计算方法第67-69页
·实验与结果分析第69-75页
·实验数据和平台环境第69-70页
·微博情感分析实验的评价指标第70页
·词簇特征对微博情感语义表征的效果第70-72页
·不同的词簇权重计算方法的比较第72-75页
·本章小结第75-77页
五、基于元学习的微博情感类别判定第77-90页
·引言第77-78页
·相关研究工作第78-80页
·集成学习方法概述第78-79页
·基于集成学习的情感分析第79-80页
·训练分类器的统计分类算法第80-83页
·朴素贝叶斯分类算法第80-81页
·最大熵分类算法第81-82页
·支持向量机分类算法第82-83页
·基于元学习策略的微博情感分类方法第83-87页
·基情感分类器的产生方法第83-84页
·基于叠加策略的元情感分类器训练第84-86页
·微博情感类别的判定过程第86-87页
·实验与结果分析第87-89页
·实验设置与评价指标第87页
·元情感分类器与基情感分类器的性能比较第87-88页
·基情感分类器融合策略的比较分析第88-89页
·本章小结第89-90页
六、学习者情感建模的实现与应用探索第90-110页
·引言第90页
·学习者情感建模的实现第90-98页
·学习者微博的获取第90-92页
·学习者情感型微博的识别第92-95页
·学习者微博的情感类别判定第95-98页
·学习者情感建模在适应性学习系统的应用第98-108页
·适应性学习系统的体系结构第99-101页
·基于知识水平与情感状态的适应性导航第101-103页
·基于学习风格与情感状态的适应性资源选择第103-106页
·学习者情感建模在适应性学习系统中的应用案例第106-108页
·本章小结第108-110页
七、总结与展望第110-113页
·研究工作总结第110-111页
·下一步研究工作第111-113页
参考文献第113-123页
附录Ⅰ 攻读学位期间取得成果第123-125页
致谢第125页
论文编号BS2131804,这篇论文共125页
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本文编号:173591
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