【摘要】：情緒與認知、決策、交流等有密切關(guān)系,對情緒進行挖掘和分析具有重要的意義。在教育領(lǐng)域,研究者更多關(guān)注于學業(yè)情緒,已有大量研究表明學業(yè)情緒與學業(yè)成就緊密相關(guān),洞悉學生的學業(yè)情緒,有利于實施更好的教學干預和管理。當前,在大規(guī)模在線開放學習平臺中,學生發(fā)表的課程評論等反饋文本成為學業(yè)情緒表達的重要載體,從這些文本中分析學生的學業(yè)情緒具有重要的理論和實踐意義�；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的情緒分析已被應用于口碑分析、輿情分析等領(lǐng)域。但由于情緒分析的應用具有領(lǐng)域獨特性,將其他領(lǐng)域的情緒分析方法直接應用于學業(yè)情緒分析難以取得較好的效果。因此,本文構(gòu)建學業(yè)情緒分析語料庫以及學業(yè)情緒詞典,提出一種基于深度學習網(wǎng)絡模型的學業(yè)情緒分析方法,并基于學業(yè)情緒分析方法設計學業(yè)情緒分析服務系統(tǒng)。本文的研究過程包括四個階段:第一階段,首先通過設計分布式爬蟲程序,獲取在線學習平臺中的學生反饋文本數(shù)據(jù),并規(guī)范學業(yè)情緒標注維度。然后基于標注維度設計學生反饋文本標注系統(tǒng),數(shù)據(jù)標注結(jié)果包含主題類別數(shù)據(jù)8213條,學業(yè)情緒類別數(shù)據(jù)8712條。第二階段,以通用情緒詞典中的詞匯作為種子詞,提出情緒詞擴展方法,并設計學業(yè)情緒詞匯分類算法,從學生反饋文本中自動化構(gòu)建學業(yè)情緒分析詞典,一共獲取學業(yè)情緒詞匯或表達860個。第三階段,融合學業(yè)情緒詞典特征,基于深度學習網(wǎng)絡模型提出學業(yè)情緒分析方法,包括主題分類方法和學業(yè)情緒分類方法。通過實驗,本研究提出的方法取得優(yōu)于通用機器學習分類效果,其中主題分類模型的準確率為88.62%,學業(yè)情緒分類模型的準確率為71.12%。第四階段,本文基于學業(yè)情緒分析方法,設計和開發(fā)學生反饋文本學業(yè)情緒分析服務系統(tǒng),方便學生、教師以及教學管理人員快速分析文本學業(yè)情緒。本文的主要貢獻和創(chuàng)新點包括以下三個方面:(1)通過規(guī)范學生反饋文本學業(yè)情緒標注維度,構(gòu)建了一套教育領(lǐng)域?qū)W業(yè)情緒分析資源,包括學業(yè)情緒分析語料庫和學業(yè)情緒詞典。(2)針對學生反饋文本提出學業(yè)情緒分析方法。(3)針對學生反饋文本開發(fā)了一套學業(yè)情緒分析服務系統(tǒng)。
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G434;TP391.1
【圖文】：

圖 1-1 研究思路圖（1）數(shù)據(jù)收集階段。本文首先選定在線學習網(wǎng)站，收集網(wǎng)站中學生反饋文本數(shù)據(jù)，如學生課程評論、學生論壇文本等。然后，通過設計開發(fā)數(shù)據(jù)采集程序，收集多門課程的學生反饋文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集程序采用 Python 數(shù)據(jù)爬蟲框架Scrapy 定制開發(fā)，并利用云計算服務資源，分布式部署數(shù)據(jù)采集程序，快速收集學生反饋文本。文本數(shù)據(jù)經(jīng)過預處理之后，存入數(shù)據(jù)資源庫中。（2）學業(yè)情緒分析語料資源的構(gòu)建階段。該階段首先制定語料標注維度，并基于標注維度開發(fā)學生反饋文本標注系統(tǒng)。然后使用標注系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)收集階段中的數(shù)據(jù)資源庫做主題分類標注和學業(yè)情緒標注，從而構(gòu)建學業(yè)情緒分析語料庫。最后通過數(shù)據(jù)資源庫和情緒分析語料庫提出學業(yè)情緒詞典自動化構(gòu)建方法，實現(xiàn)從學生反饋文本中自動化識別情緒詞匯，并對情緒詞匯進行情緒分類。（3）學業(yè)情緒分析方法與系統(tǒng)設計開發(fā)階段。本階段將聚焦于學業(yè)情緒分

3.1 學 反饋 本數(shù)據(jù)的收集3.1.1 本收集爬 程序的設計對互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)的收集，通常是設計網(wǎng)絡爬蟲來完成的。在工業(yè)屆已有多種操作簡單的網(wǎng)絡爬蟲產(chǎn)品供用戶選擇，如八爪魚數(shù)據(jù)采集器、火車頭數(shù)據(jù)采集器等產(chǎn)品。然而這些不用寫代碼就能獲取網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的客戶端存在諸多弊端，如爬取速度慢、收集數(shù)據(jù)效率低下，且有些特殊的網(wǎng)站光靠軟件的規(guī)則無法獲取目標網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)。因此本研究采用 python 語言設計分布式爬蟲程序，以提高數(shù)據(jù)收集性能。在操作上，本文擴展文獻71所使用的分布式爬蟲架構(gòu)，并在騰訊云服務器中部署程序，以實現(xiàn)爬蟲在云端自動化獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)�；隍v訊云服務器的分布式爬蟲框架如圖 3-1。

標簽格式的文本，而不是嚴格按照 html 的 DOM 結(jié)構(gòu)返回。因此本研究將數(shù)據(jù)存入資源數(shù)據(jù)庫之前需要將數(shù)據(jù)中的 html 標簽清洗，以獲得有效的學生反饋文本數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)以騰訊課堂中的課程評論為例，其部分評論數(shù)據(jù)如圖3-2所示。圖 3-2 騰訊課堂部分課程課程評論數(shù)據(jù)展示3.2 學業(yè)情緒語料庫數(shù)據(jù)標注規(guī)范3.2.1 標注粒度規(guī)范情緒語料標注是本章的重點工作，由于互聯(lián)網(wǎng)中的評論文本內(nèi)容復雜多樣，長度不一，所以本文中首先規(guī)范語料的標注粒度。在線學習平臺中，學生對課程的評論中往往含有多種情緒或者觀點，且評論的主題類別也有不同，如例 1 所示。例 1：“智慧城市的宣傳很多，聽了這節(jié)課才清晰了很多，值得學習和了解，尤其是幫公司做市場策劃的時候，可以借鑒很多內(nèi)容。”在文本標注粒度范圍的選擇上，如果對整段的文本進行標注，就難以發(fā)現(xiàn)文本是針對哪個主題類別表達了學業(yè)情緒；如果標注的粒度過細，精細到詞匯級別，則標注的信息過大

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本文編號：2795419