【摘要】：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(jī)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(rèn)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)者情感建模框架。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(xì)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,提出了一個以微博情感分類為基本思路的學(xué)習(xí)者情感建模框架。 (2)針對學(xué)習(xí)者微博中包含較多沒有表達(dá)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(jìn)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微博的分類特征,并使用單類學(xué)習(xí)算法來進(jìn)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(yán)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(dá)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(bǔ)性,從整體上提高學(xué)習(xí)者微博情感分類的準(zhǔn)確性。首先,分別使用樸素貝葉斯、最大熵和支持向量機(jī)算法學(xué)習(xí)得到三個不同的基情感分類器；然后,通過疊加策略和N折交叉驗證的方式得到元訓(xùn)練集,并使用元學(xué)習(xí)算法從中學(xué)習(xí)得到一個元情感分類器；最后,依次使用基情感分類器和元情感分類器判定學(xué)習(xí)者微博的情感類別,并將元情感分類器的結(jié)果作為最終結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：G434

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本文編號：2789397